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AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'column'当我在数据框中的列上运行函数时，我不断得到

def reform (column, dataframe): 
    if dataframe.column.nunique() > 2 and dataframe.column.dtypes == object:
        enc.fit(dataframe[['column']])
        enc.categories_
        onehot = enc.transform(dataframe[[column]]).toarray()
        dataframe[enc.categories_] = onehot
    elif dataframe.column.nunique() == 2 and dataframe.column.dtypes == object :
        le.fit_transform(dataframe[['column']])
    else:
        print('Column cannot be reformed')
    return dataframe
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尝试改变

  • dataframe.column到dataframe.loc[:,column].
  • dataframe[['column']]至 dataframe.loc[:,[column]]

如需更多帮助，请提供更多信息。如：What is enc(show your imports)？看起来像什么dataframe（显示一个小例子，也许用dataframe.head(5)）？

详细信息： 由于column是输入（可能是字符串），因此在从数据框对象请求该列时需要正确使用它。如果你只是使用dataframe.column它，它将尝试找到实际命名为“column”的列，但如果你要求它dataframe.loc[:,column]，它将使用输入参数名为 column 表示的字符串。

  • 使用dataframe.loc[:,column]，您将获得 Pandas Series，并dataframe.loc[:,[column]]获得 Pandas DataFrame。

  • pandas 属性'columns'，用作dataframe.columns（注意末尾的's'）只返回数据框中所有列的名称列表，可能不是你想要的。

提示：

  • 尝试命名输入参数，以便您知道它们是什么。

  • 开发函数时，尝试将输入设置为静态，并迭代代码直到获得所需的输出。例如

      input_df = my_df
  column_name = 'some_test_column'
  if input_df.loc[:,column_name].nunique() > 2 and input_df.loc[:,column_name].dtypes == object:
      enc.fit(input_df.loc[:,[column_name]])
      onehot = enc.transform(input_df.loc[:,[column_name]]).toarray()
      input_df.loc[:, enc.categories_] = onehot
  elif input_df.loc[:,column_name].nunique() == 2 and input_df.loc[:,column_name].dtypes == object :
      le.fit_transform(input_df.loc[:,[column_name]])
  else:
      print('Column cannot be transformed')

  • 查看如何通过 ColumnTransformer 使用 SciKit Learn Pipelines。这将有助于简化工作流程（https://scikit-learn.org/stable/modules/compose.html）。

于 2022-02-21T10:04:22.090 回答