Python 名称错误，尽管之前已定义它？ def分类\u源IP（df）： df_sIPf=pd.df.sourceIP.value_counts（） df_sIPf['counts']=np.array（df.sourceIP.value_counts（）） df_sIPf['sourceIP']=df_sIPf.index df_sIPf.reset_索引（级别=0，就地=True，下降=True） 计数_cate=[] 对于df_sIPf中的num['counts']： 如果num在范围（0,21）内： 计数类别追加（'400'） 计数\u cate=df\u sIPf[“分类计数”]

错误回调如下所示

def categorise_sourceIP(df):
    df_sIPf = pd.df.sourceIP.value_counts()
    df_sIPf['counts'] = np.array(df.sourceIP.value_counts())
    df_sIPf['sourceIP'] = df_sIPf.index
    df_sIPf.reset_index(level=0,inplace=True,drop=True)
    counts_cate = []
    for num in df_sIPf['counts']:
        if num in range(0,21):
            counts_cate.append('<20')
        elif num in range(21,201):
                counts_cate.append('21-200')
        elif num in range(201,401):
            counts_cate.append('201-400')
        elif num > 400:
            counts_cate.append('>400')
counts_cate=df_sIPf['categorised_count']

namererror回溯（最近一次调用）
在里面
27 elif num>400：
28计数\u cate.append（“>400”）
--->29个计数=df_sIPf[“分类计数”]
名称错误：未定义名称“df_sIPf”

我该如何解决这个问题？在我习题集的关键阶段。

---

基本上是试图在数据帧中两个不同变量的集群之间建立关系，以便为第二个集合编写类似的代码。

如果希望在该函数外部访问，则需要从函数返回

df_sIPf

：

NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-9622f76efabe> in <module>
     27         elif num > 400:
     28             counts_cate.append('>400')
---> 29 counts_cate=df_sIPf['categorised_count']

NameError: name 'df_sIPf' is not defined

def分类\u源IP（df）：
df_sIPf=pd.df.sourceIP.value_counts（）
df_sIPf['counts']=np.array（df.sourceIP.value_counts（））
df_sIPf['sourceIP']=df_sIPf.index
df_sIPf.reset_索引（级别=0，就地=True，下降=True）
计数_cate=[]
对于df_sIPf中的num['counts']：
如果num在范围（0,21）内：
计数类别追加（'400'）
返回df_sIPf
计数=分类来源IP（df）[“分类计数”]

如果您想在函数外部访问，则需要从函数返回

df_sIPf

：

NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-9622f76efabe> in <module>
     27         elif num > 400:
     28             counts_cate.append('>400')
---> 29 counts_cate=df_sIPf['categorised_count']

NameError: name 'df_sIPf' is not defined

def分类\u源IP（df）：
df_sIPf=pd.df.sourceIP.value_counts（）
df_sIPf['counts']=np.array（df.sourceIP.value_counts（））
df_sIPf['sourceIP']=df_sIPf.index
df_sIPf.reset_索引（级别=0，就地=True，下降=True）
计数_cate=[]
对于df_sIPf中的num['counts']：
如果num在范围（0,21）内：
计数类别追加（'400'）
返回df_sIPf
计数=分类来源IP（df）[“分类计数”]

您的赋值语句超出了您的函数定义您的赋值语句超出了您的函数定义返回“函数外部”如何处理此错误？模块“pandas”没有属性“df”-进一步的错误即将出现！re:

返回函数外部

，您必须将

返回

放在函数内部。re

df

，您的函数将数据帧作为其输入，对吗？您需要提供。return“外部函数”如何处理此错误？模块“pandas”没有属性“df”-进一步的错误即将出现！re:

返回函数外部

，您必须将

返回

放在函数内部。re

df

，您的函数将数据帧作为其输入，对吗？你需要提供这些。