Question

我对编程很新（在python中），我想创建一个新的变量，它是列的对数（来自导入的excel文件）。我从这个网站尝试了不同的解决方案，但我一直收到错误。我的最新错误是AttributeError: 'str' object has no attribute 'log'. 我已经删除了所有不是＆＃34;数字＆＃39;的值，但我仍然不知道如何将值从字符串转换为整数（如果是这种情况，因为＆＃39; int （邻里）＆＃39;不工作）。

这是我现在的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.read_excel("kwb-2016_del_col_del_row.xls")
df = df[df.m_woz != "."] # drop rows with values "."
neighborhood=df[df.recs=="Neighborhood"]
neighborhood=neighborhood["m_woz"]
print(neighborhood)

np.log(neighborhood)

这是我得到的错误：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-66-46698de51811> in <module>()
     12 print(neighborhood)
     13 
---> 14 np.log(neighborhood)


AttributeError: 'str' object has no attribute 'log'

有人能帮帮我吗？

Answer 1

也许您没有删除您认为自己的数据？尝试打印数据类型以查看它们是什么在DataFrame中，您的列可能会填充对象而不是数字。

print(df.dtypes)

另外，您可能需要查看这两页

Select row from a DataFrame based on the type of the object(i.e. str)

Pandas: convert dtype 'object' to int

以下是我构建并以交互方式运行的示例，它正确获取对数（不要输入＆gt;＆gt;＆gt;）：

>>> raw_data = {'m_woz': ['abc', 'def', 1.23, 45.6, '.xyz'], 
    'recs': ['Neighborhood', 'Neighborhood', 
    'unknown', 'Neighborhood', 'whatever']}
>>> df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['m_woz', 'recs'])
>>> print(df.dtypes)
m_woz    object
recs     object
dtype: object

请注意，类型是对象，而不是float或int或str

继续，这是df和neighborhood的样子：

>>> df
  m_woz          recs
0    42  Neighborhood
1   def  Neighborhood
2  1.23       unknown
3  45.6  Neighborhood
4  .xyz      whatever

>>> neighborhood=df[df.recs=="Neighborhood"]
>>> neighborhood

  m_woz          recs
0    42  Neighborhood
1   def  Neighborhood
3  45.6  Neighborhood

以下是技巧...... 此行选择neighborhood中int或float的所有行（如果您复制/粘贴此内容，请小心修复缩进

>>> df_num_strings = neighborhood[neighborhood['m_woz'].
        apply(lambda x: type(x) in (int, float))]

>>> df_num_strings
  m_woz          recs
0    42  Neighborhood
3  45.6  Neighborhood

几乎就是......将数字转换为字符串

的浮点数

>>> df_float = df_num_strings['m_woz'].astype(str).astype(float)
>>> df_float
0    42.0
3    45.6

最后，计算对数：

>>> np.log(df_float)
0    3.737670
3    3.819908
Name: m_woz, dtype: float64

以列的对数为准

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