Python：Pandas Dataframe AttributeError：“numpy.ndarray”对象没有属性“fillna”答案

【问题标题】：Python: Pandas Dataframe AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'fillna'Python：Pandas Dataframe AttributeError：“numpy.ndarray”对象没有属性“fillna”
【发布时间】：2023-03-24 05:26:01
【问题描述】：

由于我正在创建一个数据框，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'

【问题讨论】：

M 定义为什么？

标签： python pandas dataframe attributeerror

【解决方案1】：

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

print type(M)

【讨论】：

【解决方案2】：

您正在一个 numpy 数组上调用 .fillna() 方法。而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。

【讨论】：

是的。我用过：y = [np.nan, np.nan, 2, 3, 4, 5, np.nan] y_temp = pd.DataFrame(y).fillna(1E-8)[0].values

【解决方案3】：

您的代码目前不完整，因此很难确定M 导致错误的原因。可能有几个原因：

你有一个错字，(M - 3) 应该是(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)

您需要在代码中的其他位置将M 定义/转换为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)

您可以在使用前将其转换为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)

【讨论】：