AttributeError: 'Series' object has no attribute 'as_matrix' 为什么会出错？答案

【问题标题】：AttributeError: 'Series' object has no attribute 'as_matrix' Why is it error?AttributeError: 'Series' object has no attribute 'as_matrix' 为什么会出错？
【发布时间】：2020-05-26 14:34:24
【问题描述】：

执行官网的代码时，出现这样的错误。为什么？代码如下：

landmarks_frame = pd.read_csv(‘F:\OfficialData\faces\face_landmarks.csv’)
n = 65
img_name = landmarks_frame.iloc[n, 0]
landmarks = landmarks_frame.iloc[n, 1:].as_matrix()
landmarks = landmarks.astype(‘float’).reshape(-1, 2)

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【问题讨论】：

哪个官网？能否提供数据集的链接？
pd.DataFrame.as_matrix 自 0.23.0 版以来已被弃用；你应该改用DataFrame.to_numpy()。
感谢您的帮助。用DataFrame.to_numpy()替换它
我以不同的方式得到了错误：AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'as_matrix'

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

正如另一个答案中所述，as_matrix 方法自 0.23.0 起已弃用，因此您应该改用to_numpy。但是，我想强调 as_matrix 和 to_numpy 具有不同的签名这一事实：as_matrix 将列名列表作为其参数之一，以防您想将转换限制为原始 DataFrame 的子集; to_numpy 不接受这样的参数。因此，只有当您想完全转换 DataFrame 时，这两种方法才能完全互换。如果您（如我的情况）需要转换矩阵的一个子集，那么这两个用例的用法会大不相同。

例如，假设我们只需要将原始 DataFrame 的子集 ['col1', 'col2', 'col4'] 转换为 Numpy 数组。在这种情况下，您可能有一些依赖 as_matrix 进行转换的遗留代码，看起来或多或少类似于：

df.as_matrix(['col1', 'col2', 'col4'])

在将上述代码转换为to_numpy 时，您不能像以下那样简单地替换函数名称：

df.to_numpy(['col1', 'col2', 'col4'])  # WRONG

因为to_numpy 不接受列的子集作为参数。这种情况下的解决方案是先进行选择，然后将to_numpy 应用于结果，如下所示：

df[['col1', 'col2', 'col4']].to_numpy()  # CORRECT

【讨论】：

【解决方案2】：

as_matrix方法的目的是为了

将帧转换为其 Numpy 数组表示。

as_matrix 方法自 0.23.0 起已弃用
0.25.1 documentation 表示：自 0.23.0 版起已弃用：改用 DataFrame.values()

这两种选择是

.values() : 返回 numpy.ndarray
.to_numpy() : 返回 numpy.ndarray

但是，.values() documentation 给出了另一个警告：- Warning We recommend using DataFrame.to_numpy() instead.

我得到错误的方式略有不同：AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'as_matrix'

【讨论】：