Pandas报”AttributeError:’DataFrame’object has no attribute’astype’“的原因以及解决办法

问题描述

在使用 Pandas 库进行数据处理和分析时，常常需要进行数据类型转换。其中，astype() 函数是常用的一种方法，可以将数据转换为指定的数据类型。但有时会出现报错信息，如下所示：

AttributeError:'DataFrame' object has no attribute 'astype'

这通常意味着 DataFrame 对象没有 astype() 函数，因此无法对其进行数据类型转换。那么，产生这种错误信息的原因是什么？如何解决这个问题呢？本文将为您详细解答。

原因分析

通常情况下，astype() 函数是 DataFrame 对象的方法，可以通过以下方式进行调用：

df.astype({'col_1': 'float', 'col_2': 'int'})  # 将 col_1 列转换为 float 类型，将 col_2 列转换为 int 类型。

然而，有时我们会使用 NumPy 库或 Python 内置的类型转换函数来进行数据类型转换，例如：

import numpy as np

df['col_1'] = np.float32(df['col_1'])  # 将 col_1 列转换为 float32 类型。

或者：

df['col_1'] = float(df['col_1'])  # 将 col_1 列转换为 float 类型。

这种方法看起来也能够实现数据类型转换的效果，但事实上会导致 AttributeError 异常的发生。这是由于这种方法实际上将 DataFrame 中的列转换为 NumPy 数组或 Python 列表，而不是 DataFrame 对象本身。因此，在执行 astype() 函数时，会出现 AttributeError 异常。

解决办法

针对这个问题，解决办法就是使用 DataFrame 自带的 astype() 方法进行数据类型转换。因此，将上述代码改为：

df['col_1'] = df['col_1'].astype('float32')  # 将 col_1 列转换为 float32 类型。

或者：

df['col_1'] = df['col_1'].astype(float)  # 将 col_1 列转换为 float 类型。

即可正常运行。这样做的好处是，可以避免出现 AttributeError 异常，同时也能够保持 DataFrame 的数据结构不变。

总结

在使用 Pandas 进行数据处理和分析时，数据类型转换是常见的操作之一。对于 DataFrame 对象，astype() 函数是一种常用的方法。然而，有时使用 NumPy 库或 Python 内置的类型转换函数进行数据类型转换时，会导致 AttributeError 异常的发生。解决办法是使用 DataFrame 自带的 astype() 方法进行数据类型转换，从而避免出现异常。