AttributeError: 'int' object has no attribute '_apply'

时间: 2023-11-07 15:05:57 浏览: 252
这个错误是由于在代码中把变量i定义为一个整数,然后尝试对其使用append方法,但整数类型没有append方法,所以会出现AttributeError: 'int' object has no attribute 'append'的错误。为了解决这个问题,你可以将变量i改为一个列表,例如i=[],然后再使用append方法将整数添加到列表中。
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AttributeError: 'int' object has no attribute 'to_pydatetime'

AttributeError: 'int' object has no attribute 'to_pydatetime'是一个常见的错误,它表示在尝试将整数对象转换为datetime对象时发生了错误。整数对象没有to_pydatetime属性,因此无法执行此操作。 解决此错误的方法之一是确保你正在操作的对象是datetime对象,而不是整数对象。你可以使用type()函数来检查对象的类型,并根据需要进行转换。 以下是一个示例代码,演示了如何解决此错误: ```python import pandas as pd # 创建一个包含整数的Series对象 data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) # 尝试将整数转换为datetime对象 data = data.apply(lambda x: pd.to_datetime(x, errors='coerce')) # 检查转换后的结果 print(data) ``` 在上面的示例中,我们使用了pandas库中的to_datetime()函数将整数转换为datetime对象。通过将errors参数设置为'coerce',我们可以确保在无法转换整数时返回NaT(Not a Time)值。

AttributeError: 'int' object has no attribute 'apply'

根据提供的引用内容,出现"AttributeError: 'int' object has no attribute 'apply'"的错误是因为在代码中尝试对一个整数对象应用apply方法。具体来说,这个错误通常发生在尝试对不支持apply方法的数据类型(如整数)应用apply方法时。根据引用中的代码片段,可以看到在calc_A函数中返回的A_stack对象是一个整数或者DataFrame对象。而在引用中提到,DataFrame对象才有apply方法。因此,如果calc_A函数返回的是一个整数,而不是DataFrame对象,那么尝试在A_stack对象上应用apply方法就会引发上述错误。为了解决这个问题,您可以检查calc_A函数中的逻辑,并确保返回的对象是DataFrame类型,而不是整数类型。<em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python AttributeError: ‘int‘ object has no attribute ‘_get_axis](https://blog.csdn.net/oZuoZi123456789oo/article/details/126947223)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] - *2* [已解决AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘apply](https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/128293039)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[86], line 16 12 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 14 # 2. 数据关联性分析 15 # 2.1 计算相关性矩阵 ---> 16 correlation_matrix = df.corr() 18 # 2.2 可视化相关性矩阵 19 plt.figure(figsize=(12, 10)) File D:\anaconda\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:11049, in DataFrame.corr(self, method, min_periods, numeric_only) 11047 cols = data.columns 11048 idx = cols.copy() > 11049 mat = data.to_numpy(dtype=float, na_value=np.nan, copy=False) 11051 if method == "pearson": 11052 correl = libalgos.nancorr(mat, minp=min_periods) File D:\anaconda\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:1993, in DataFrame.to_numpy(self, dtype, copy, na_value) 1991 if dtype is not None: 1992 dtype = np.dtype(dtype) -> 1993 result = self._mgr.as_array(dtype=dtype, copy=copy, na_value=na_value) 1994 if result.dtype is not dtype: 1995 result = np.asarray(result, dtype=dtype) File D:\anaconda\Lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py:1694, in BlockManager.as_array(self, dtype, copy, na_value) 1692 arr.flags.writeable = False 1693 else: -> 1694 arr = self._interleave(dtype=dtype, na_value=na_value) 1695 # The underlying data was copied within _interleave, so no need 1696 # to further copy if copy=True or setting na_value 1698 if na_value is lib.no_default: File D:\anaconda\Lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py:1747, in BlockManager._interleave(self, dtype, na_value) 1741 rl = blk.mgr_locs 1742 if blk.is_extension: 1743 # Avoid implicit conversion of extension blocks to object 1744 1745 # error: Item "ndarray" of "Union[ndarray, ExtensionArray]" has no 1746 # attribute "to_numpy" -> 1747 arr = blk.values.to_numpy( # type: ignore[union-attr] 1748 dtype=dtype, 1749 na_value=na_value, 1750 ) 1751 else: 1752 arr = blk.get_values(dtype) File D:\anaconda\Lib\site-packages\pandas\core\arrays\base.py:568, in ExtensionArray.to_numpy(self, dtype, copy, na_value) 539 def to_numpy( 540 self, 541 dtype: npt.DTypeLike | None = None, 542 copy: bool = False, 543 na_value: object = lib.no_default, 544 ) -> np.ndarray: 545 """ 546 Convert to a NumPy ndarray. 547 (...) 566 numpy.ndarray 567 """ --> 568 result = np.asarray(self, dtype=dtype) 569 if copy or na_value is not lib.no_default: 570 result = result.copy() File D:\anaconda\Lib\site-packages\pandas\core\arrays\_mixins.py:81, in ravel_compat.<locals>.method(self, *args, **kwargs) 78 @wraps(meth) 79 def method(self, *args, **kwargs): 80 if self.ndim == 1: ---> 81 return meth(self, *args, **kwargs) 83 flags = self._ndarray.flags 84 flat = self.ravel("K") File D:\anaconda\Lib\site-packages\pandas\core\arrays\categorical.py:1664, in Categorical.__array__(self, dtype, copy) 1662 ret = take_nd(self.categories._values, self._codes) 1663 if dtype and np.dtype(dtype) != self.categories.dtype: -> 1664 return np.asarray(ret, dtype) 1665 # When we're a Categorical[ExtensionArray], like Interval, 1666 # we need to ensure __array__ gets all the way to an 1667 # ndarray. 1668 return np.asarray(ret) ValueError: could not convert string to float: '0-2'

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python.exe D:\car_home-master\car_home-master\car_home\utils\analysis.py <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 29613 entries, 0 to 29612 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 car_series 29563 non-null object 1 car_time_style 29563 non-null float64 2 car_detail 29562 non-null object 3 car_run 29613 non-null object 4 car_push 29613 non-null object 5 car_place 29613 non-null object 6 car_rank 29613 non-null object 7 car_price 29613 non-null float64 dtypes: float64(2), object(6) memory usage: 1.8+ MB None car_series car_time_style car_detail ... car_place car_rank car_price 0 世嘉 2012.0 三厢1.6L手动品尚型 ... 苏州 商家 2.58 1 科鲁兹 2009.0 1.6LSEMT ... 苏州 商家 2.58 2 普力马 2010.0 1.8L自动7座豪华 ... 常州 5年会员商家 2.58 3 马自达2 2007.0 1.3L自动标准型 ... 苏州 2年会员商家 2.28 4 奇瑞E5 2011.0 1.8LCVT优悦型 ... 苏州 1年会员商家 2.60 [5 rows x 8 columns] [['宝马5系', 854], ['宝马3系', 814], ['奔驰C级', 706], ['奥迪A4L', 668], ['奔驰E级', 643], ['别克GL8', 458], ['奥迪A6L', 451], ['MINI', 336], ['高尔夫', 332], ['凯迪拉克ATS-L', 320]] Traceback (most recent call last): File "D:\car_home-master\car_home-master\car_home\utils\analysis.py", line 124, in <module> data2 = car_use_year_count(df) File "D:\car_home-master\car_home-master\car_home\utils\analysis.py", line 51, in car_use_year_count df['car_time_style'] = df['car_time_style'].astype(np.int) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'. np.int was a deprecated alias for the builtin int. To avoid this error in existing code, use int by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. When replacing np.int, you may wish to use e.g. np.int64 or np.int32 to specify the precision. If you wish to review your current use, check the release note link for additional information. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations Process finished with exit code 1 什么问题

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