Python：Pandas Dataframe AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'fillna'

Question

由于我正在创建一个数据框，我不明白为什么会出现数组错误。

M2 = df.groupby(['song_id', 'user_id']).rating.mean().unstack()
M2 = np.maximum(-1, (M - 3).fillna(0) / 2.)  # scale to -1..+1  (treat "0" scores as "1" scores)
M2.head(2)

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'fillna'

Answer 1

(M - 3)被解释为numpy.ndarray 。 这意味着M在某处定义为numpy.ndarray 。 通过运行来测试它：

print type(M)

Answer 2

您正在 numpy 数组上调用.fillna()方法。 并且numpy数组没有定义该方法。

您可以将numpy数组转换为pandas.DataFrame ，然后应用.fillna()方法。

Answer 3

您的代码目前不完整，因此很难确定M导致错误的原因。 可能有几个原因：

1. 你有一个错字， (M - 3)应该是(M2 - 3)

    M2 = df.groupby(['song_id', 'user_id']).rating.mean().unstack() M2 = np.maximum(-1, (M2 - 3).fillna(0) / 2.) # scale to -1..+1 (treat "0" scores as "1" scores) M2.head(2)

2. 您需要在代码中的其他地方将M定义/转换为pandas.DataFrame

    # With out seeing this part of the code, no one can really help you M = pd.DataFrame(...) # ... # ... M2 = df.groupby(['song_id', 'user_id']).rating.mean().unstack() M2 = np.maximum(-1, (M - 3).fillna(0) / 2.) # scale to -1..+1 (treat "0" scores as "1" scores) M2.head(2)

3. 您可以在使用之前将其转换为pandas.DataFrame 。

    M2 = df.groupby(['song_id', 'user_id']).rating.mean().unstack() M2 = np.maximum(-1, (pd.DataFrame(M) - 3).fillna(0) / 2.) # scale to -1..+1 (treat "0" scores as "1" scores) M2.head(2)