Question

我正在试验pandas中的一些函数，我试图在数据框上运行test（），如果数据框包含等于对象的dtypes，则让test（）创建虚拟变量。

我能够使用虚拟变量打印出一个np arrary的函数，但我似乎无法覆盖我读入test（）的df

import pandas as pd
import numpy as np
import os

url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/communities/communities.data'
    df = pd.read_csv(url, sep=',', header=0, names=names, na_values='?')
    df.head(2) 

def test(data):
    for i in data.columns:
        if data[i].dtype == 'object':
            list_ = list(data.select_dtypes(include=['object']).columns)
            #print list_
            data = pd.get_dummies(data, prefix=list_)
            return data
#test(df)
#df = df.apply(test, axis =1)
df.apply(test)
#df.head(2)

属性错误：（＆＃34;＆＃39;系列＆＃39;对象没有属性＆＃39;列＆＃39;＆＃34;，你发生在指数状态＆＃39;）

Answer 1

问题是，传递给DataFrame.apply的函数需要Series作为参数，而不是DataFrame。将test重写为

def test(data):
    list_ = list(data.select_dtypes(include=['object']).columns)
    data = pd.get_dummies(data, prefix=list_)
    return data

然后致电

test(df)

这应该为您提供一个全新的DataFrame，其中包含dtype＆＃39; object＆＃39;的所有列。

如果dtype等于object，则运行函数

1 个答案: