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

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• 问题描述
• 问题分析
• 解决办法

问题描述

当你使用Pandas中的DataFrame对象时，有时会遇到以下错误：

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

这是什么意思呢？为什么会出现这种情况呢？

问题分析

在Pandas中，DataFrame是最常用的数据结构之一。它代表了一个表格，其中包含有多个列和行。每列都有一个列名（Column Name）和对应的数据类型（Data Type）。

当你创建了一个DataFrame对象之后，你可以使用columns属性来访问每个列的列名。例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 
        'age': [10, 20, 30], 
        'gender': ['F', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df.columns)

输出结果是：

Index(['name', 'age', 'gender'], dtype='object')

可以看到，我们使用了DataFrame对象的columns属性来访问列名，并将其打印出来了。

但是如果你在使用DataFrame对象时出现了上述错误提示，那么说明这个对象中没有属性columns。那么这种情况会是怎么样的呢？

解决办法

出现这种错误的原因很可能是由于你的DataFrame对象并不是由Pandas中的pd.DataFrame方法创建的。也就是说，你在创建DataFrame时可能采用了其他方法，从而导致没有正确地初始化这个对象，导致了无法访问columns属性。

解决这个问题的方法很简单，就是将你的DataFrame对象使用pd.DataFrame方法重新创建一遍即可。例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 
        'age': [10, 20, 30], 
        'gender': ['F', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df.columns)

如果运行时出现了无法访问columns属性的错误提示，那么可以使用以下代码将df重新创建：

df = pd.DataFrame(df)
print(df.columns)

这样就可以重新创建一个正确的DataFrame对象，从而解决了这个问题。

在实际开发中，需要注意的是，我们应该尽量避免使用不合适的方法来创建DataFrame对象，以避免出现类似的问题。通常情况下，我们都应该使用Pandas中提供的pd.DataFrame方法来创建DataFrame对象。