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AttributeError：'NoneType'对象没有属性'lstrip'

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我在Pandas中有一个数据框，当我尝试剥离某些字符时，它会给我以下错误：

AttributeError：'NoneType'对象没有属性'lstrip'

我开始删除任何缺失或空值：

df_sample1['counties'].fillna('missing')

检查一下，我看到很多不干净的数据，实际数据（县1，计数2 ......计数n）以及乱码（$％ZYC 2）的混合 .

为了进一步清理这个，我运行了以下代码：

df_sample1['counties'] = df_sample1['counties'].map(lambda x: x.lstrip('+%=/-#$;!\(!\&=&:%;').rstrip('1234567890+%=/-#$;!\(!\&=&:%;'))
df_sample1[:10]

这会生成'NoneType'错误 . 我挖了一点，在Pandas文档中，有一些关于跳过缺失值的提示 .

if df_sample1['counties'] is None:
    pass 
else:
   df_sample1['counties'].map(lambda x: x.lstrip('+%=/-#$;!\(!\&=&:%;').rstrip('1234567890+%=/-#$;!\(!\&=&:%;'))

这仍然会生成上面提到的NoneType错误 . 有人能指出我做错了什么吗？

python pandas

3 回答

  • 1

    你可以"skip" None 检查是否 x 在进行剥离之前是真的...

    df_sample1['counties'].map(lambda x: x and x.lstrip('+%=/-#$;!\(!\&=&:%;').rstrip('1234567890+%=/-#$;!\(!\&=&:%;'))

    这可能会在数据框中留下一些 None （在它们之前的相同位置），但转换应该仍然适用于字符串 .

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  • 1

    如果您正在使用文本数据，为什么不首先使用空字符串填充无类型数据？

    df_sample1['counties'].fillna("", inplace=True)
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  • 1

    我怀疑你的问题是，当你填写缺失的值时，你没有在原地进行 . 这可以通过以下方式解决：

    df_sample1['counties'].fillna('missing', inplace=True)

    或者，在应用pandas.Series.map时，您可以使用参数 na_action 将这些条目保留为 None .

    df_sample1['counties'] = df_sample1['counties'].map(lambda x: ..., na_action='ignore')
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