Python：Pandas Dataframe AttributeError：'numpy.ndarray'对象没有属性'fillna'

Question

由于我正在创建数据帧，因此我不明白为什么会出现数组错误。

M2 = df.groupby(['song_id', 'user_id']).rating.mean().unstack()
M2 = np.maximum(-1, (M - 3).fillna(0) / 2.)  # scale to -1..+1  (treat "0" scores as "1" scores)
M2.head(2)

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'fillna'

Answer 1

您正在numpy数组上调用.fillna()方法。而且numpy数组没有定义该方法。

您可能可以将numpy数组转换为pandas.DataFrame，然后应用.fillna()方法。

Answer 2

(M - 3)被解释为numpy.ndarray。这意味着M在某处被定义为numpy.ndarray。通过运行来测试它：

print type(M)

Answer 3

您的代码目前尚未完成，因此很难确定M导致错误的原因。可能有几个原因：

1. 您有拼写错误，(M - 3)应为(M2 - 3)

   M2 = df.groupby(['song_id', 'user_id']).rating.mean().unstack()
   M2 = np.maximum(-1, (M2 - 3).fillna(0) / 2.)  # scale to -1..+1  (treat "0" scores as "1" scores)
   M2.head(2)
   

2. 您需要在代码中的其他位置定义/转换M为pandas.DataFrame

   # With out seeing this part of the code, no one can really help you
   M = pd.DataFrame(...)
   # ...
   # ...
   M2 = df.groupby(['song_id', 'user_id']).rating.mean().unstack()
   M2 = np.maximum(-1, (M - 3).fillna(0) / 2.)  # scale to -1..+1  (treat "0" scores as "1" scores)
   M2.head(2)
   

3. 您可以在使用它之前将其转换为pandas.DataFrame。

   M2 = df.groupby(['song_id', 'user_id']).rating.mean().unstack()
   M2 = np.maximum(-1, (pd.DataFrame(M) - 3).fillna(0) / 2.)  # scale to -1..+1  (treat "0" scores as "1" scores)
   M2.head(2)