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

问题描述

在使用 Pandas 进行数据分析时，你可能会遇到报错 “AttributeError:'Series' object has no attribute 'col_name'” 的问题，具体报错信息如下所示：

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'col_name'

这个错误主要出现在对 Pandas 的 Series 数据进行操作时。这篇文章将为大家详细介绍此问题的原因和解决方案。

原因分析

“The 'Series' object has no attribute 'col_name'” 这个错误是由于你要查询的列名（col_name）在某个 Pandas Series 对象中不存在引起的。出现这个错误的主要原因有以下几个：

1.列名错误

你希望使用一个列名找到某个 Pandas Series 对象中的某一列，但是这个列名不正确或者不存在。

2.未对 DataFrame 进行扁平化处理

对于 Pandas 的 DataFrame 对象，它可以存在多个索引。也就是说，DataFrame 的列名也可能是多层嵌套的。如果你试图直接使用列名查询某一列，可能会出现这个错误。此时需要对 DataFrame 进行扁平化处理。

3.数据类型不匹配

对于 DataFrame 对象，不同列可能有不同的数据类型。如果你试图对某个 Series 进行与其它类型不匹配的操作，也有可能会出现这个错误。

解决方案

1.检查列名是否正确

在 Pandas 的 Series 中要查询某一个特定的列名，需要该列名确实存在。如果你将不存在的列名赋给一个变量，调用时就会报 “The 'Series' object has no attribute 'col_name'” 这个错误。

2.扁平化 DataFrame

在 Pandas 的 DataFrame 对象中，有些列名可能是多重索引的，这样的列名在进行查找时可能会出现“The 'Series' object has no attribute 'col_name'”这个错误。如果你希望对这样的列名进行操作，需要进行扁平化处理。可以通过 pandas 的 reset_index 方法实现。

示例代码：

df = df.reset_index(col_level=1)

这样就可以将存在多重索引的 DataFrame 进行扁平化。

3.保证数据类型匹配

当你操作 Pandas Series 对象时，如果该 Series 与其它数据类型不兼容，可能也会出现这个错误。此时，需要检查数据类型是否正确。可以使用 Pandas 的 astype 方法显式转换数据类型。

示例代码：

df['col_name'] = df['col_name'].astype('int')

参考资料：

https://stackoverflow.com/questions/48136521/attributeerror-series-object-has-no-attribute-name-of-column

https://stackoverflow.com/questions/28787860/pandas-dataframe-object-has-no-attribute

https://blog.csdn.net/__YM__/article/details/117617587