En este tutorial aprenderemos a resolver errores de atributos relacionados con el objeto Pandas DataFrame.
¿Por qué obtenemos excepciones de error de atributo de DataFrame?
Pandas genera la excepción de error de atributo cuando intentamos invocar un método o propiedad que no existe para un DataFrame.
Ejemplo # 1: Llamar a métodos de DataFrame incorrectos
Aquí hay un ejemplo simple: suponga que desea concatenar dos o más tramas de datos. Escribes el siguiente código:
your_df1.concat(your_df2)Recibirá la siguiente excepción:
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'concat'Arreglar esto es relativamente fácil. Pase una lista de DataFrames a la función pd.concat.
pd.concat([df1, df2])Recibirá un error similar cuando intente llamar a funciones como map, to_datetime, to_frame, write, unique, str, etc. usando una notación de puntos en DataFrames.
Ejemplo n.º 2: llamar a propiedades incorrectas de DataFrame
Otro ejemplo es que intenta establecer una propiedad de DataFrame de manera incorrecta. Por ejemplo, intenta cambiar el nombre de un DataFrame de la siguiente manera:
yourdf1.name="yourdf2"Puedes arreglar esto usando algo como:
yourdf2 = yourdf1 # or - to create a deep copy yourdf2 = yourdf1.copy() Ejemplo # 3: Hacer referencia a una etiqueta de columna incorrecta con notación de puntos
Parece que muchas personas todavía usan la notación de puntos en lugar de corchetes cuando se refieren a una columna de pandas.
your_df.your_col_labelEn lugar de usar la notación de corchetes:
your_df['your_col_label']Recibirá un error de atributo cuando use la notación de puntos y cometa un error tipográfico en la etiqueta/nombre de su columna:
your_df.your_wrong_col_labelPara solucionar esto, simplemente use la propiedad de columnas DataFrame para asegurarse de que la etiqueta de la columna escrita en su código esté escrita correctamente.
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¿Cómo resolver la excepción DataFrame no invocable en Python?
