Python：attributeerror：long对象没有属性cat [英] Python : attributeerror: long object has no attribute cat

问题描述

我有一个使用pd.cut离散化的数据帧列。在尝试使用算法时，需要我执行以下操作：

   k，v < span class =code-keyword> in  dictMap.items（）：
 df.loc [k，column] = v 

这给了我一个错误：

< pre lang =Python>> ValueError：无法在具有新类别的分类上setitem ，首先设置类别

。



离散后，A列包含值[1,2,3,4,5]。 />


我尝试了什么：



找出我尝试过的数据类型使用以下方法转换列dtype：

 df [  ] = df [  A]。apply（ lambda  x：x.cat.codes）

。



现在这给了我错误：

 AttributeError： long对象没有属性cat 

。

 print（df [A]）
 

输出：

名称：A，长度891，dtype：category 
类别（25，int64） ：[0 <1 <3< 3< 3< 3< 3< 3< 3< 3< 2< 3< 3< 3< 3< 3>            
数据帧中的列转换为dtype int。
解决方案
 
让它作为一个对象工作：
 
 
 df [  A] = df.A.astype（object）
 
 
 
I have a dataframe column which has been discretized using pd.cut. While trying to work with an algorithm, requires me to do the following: 

for k, v in dictMap.items():
 df.loc[k, column] = v 




This gives me an error: 

<pre lang="Python">>ValueError: Cannot setitem on a Categorical with a new category, set the categories first
.



After discretizing, Column A contains values [1,2,3,4,5].



What I have tried:



After figuring out the datatype I have tried to convert the column dtype using: 

df["A"] = df ["A"].apply(lambda x: x.cat.codes)
.



This now gives me the error: 

AttributeError: long object has no attribute cat
.



print(df["A"])
 

outputs: 

Name:A, Length 891, dtype:category
Categories(25, int64): [0<1<2<3...21<22<23<24]




My goal is to have this discretized column in the dataframe converted to the dtype int.
解决方案
Got it working as an object with: 

df["A"]=df.A.astype(object)


                        
这篇关于Python：attributeerror：long对象没有属性cat的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！