Python Pandas：解决“列表对象没有属性‘Loc’”答案

【问题标题】：Python Pandas: Resolving "List Object has no Attribute 'Loc'"Python Pandas：解决“列表对象没有属性‘Loc’”
【发布时间】：2021-12-03 10:10:11
【问题描述】：

我使用以下方法将 CSV 作为 DataFrame 导入：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")

然后我尝试根据 ID 进行简单替换：
df.loc[df.ID == 103, ['fname', 'lname']] = 'Michael', 'Johnson'

我收到以下错误：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'loc'

注意，当我执行 print pd.version() 时，我得到 0.12.0，所以使用 11 之前的版本不是问题（至少据我所知）。有什么想法吗？

【问题讨论】：

该语法对我来说很好 - 如果您提供一个可重现的示例，那么它会更容易提供帮助，因为它可能取决于 csv 文件中的数据问题。
是的也适用于我，您的 csv 样本可能会有所帮助。

标签： python pandas

【解决方案1】：

从评论中提取：“我正在这样做：”

df = [df.hc== 2]

您在那里创建的是一个“掩码”：一个带有布尔值的数组，表示索引的哪一部分满足您的条件。

要根据您想要执行的条件过滤数据框：

df = df[df.hc == 2]

更明确一点的是：

mask = df.hc == 2
df = df[mask]

如果您想保留整个数据框并且只想替换特定值，则有替换方法：Python pandas equivalent for replace。另一种（性能方面很棒）方法是创建一个单独的 DataFrame，其中 from/to 值作为列，并使用 pd.merge 将其组合到现有的 DataFrame 中。并且使用您的索引来设置值也是可能的：

df[mask]['fname'] = 'Johnson'

但是对于更大的替换集合，您可能希望使用其他两种方法之一，或者将“应用”与 lambda 函数一起使用（用于值转换）。最后但同样重要的是：您可以使用 .fillna('bla') 快速填充 NA 值。

【讨论】：

【解决方案2】：

回溯向您表明 df 是 list 而不是 DataFrame 正如您的代码行中所预期的那样。

这意味着在df = pd.read_csv("test.csv") 和df.loc[df.ID == 103, ['fname', 'lname']] = 'Michael', 'Johnson' 之间还有其他代码行将列表对象分配给df。查看那段代码以找到您的错误

【讨论】：

【解决方案3】：

@Boud 的回答是正确的。如果右侧列表与替换元素的数量匹配，则 Loc 分配工作正常

In [56]: df = DataFrame(dict(A =[1,2,3], B = [4,5,6], C = [7,8,9]))

In [57]: df
Out[57]: 
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

In [58]: df.loc[1,['A','B']] = -1,-2

In [59]: df
Out[59]: 
   A  B  C
0  1  4  7
1 -1 -2  8
2  3  6  9

【讨论】：