“DataFrame”对象没有属性“str”[重复]答案

【问题标题】：'DataFrame' object has no attribute 'str' [duplicate]“DataFrame”对象没有属性“str”[重复]
【发布时间】：2021-11-01 08:20:01
【问题描述】：

我已经定义了下面的函数

#defining the functions:
def make_lower(df,column_name):
    for i in column_name:
        df[column_name] = df[column_name].str.lower()
    return df

但是在尝试将函数添加到管道时

df_processed = (train_data.
                pipe(make_lower,["teacher_prefix"])
)

我收到以下错误

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

【问题讨论】：

正是错误所说的：DataFrame 类对象没有属性 str。如果你需要让一个字符串更低，你的列表应该由字符串组成，你应该只使用方法 .lower()
应该是df[i] = df[i].str.lower()。 column_name 是 list 使 df[column_name] ==> df[["teacher_prefix"]] 成为 DataFrame 而不是 Series。您知道这一点并迭代列表for i in column_name 中的每个值，但随后不要使用迭代器生成的值。顺便说一句，for col in column_names 可能会让发生的事情更清楚。
感谢@HenryEcker 这行得通，df[i] = df[i].apply(lambda x: x.str.lower()) 也行。
不客气。如果您使用 apply 它应该是 df[column_names] = df[column_names].apply(lambda x: x.str.lower()) 没有循环。（因为 apply 已经是一个循环了）
按照副本，除了使用.lower

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

对不起，我误解了任务。行错误

df[column_name] = df[column_name].str.lower()

应该是

    for i in column_name:
        df[i] = df[i].str.lower()

因为您正在迭代“column_name”

【讨论】：

这会使列名变小。然后立即丢弃修改后的列名，因为它没有在任何地方使用并且lower 不是对字符串的可变操作。
对不起，我误解了任务。 df[column_name] = df[column_name].str.lower() 行中的错误，应该是 df[i].str.lower()，因为您正在迭代“column_name”
如果您想更改答案，请在答案本身中进行，而不是在 cmets 中进行。