属性错误：'numpy.ndarray'对象没有'apply'属性。

Question

Department = input("Is there a list you would like to view")


readfile = pd.read_csv('6.csv')
filevalues= readfile.loc[readfile['Customer'].str.contains(Department, na=False), 'June-18\nQty'] 
filevalues = filevalues.fillna(int(0))

int_series = filevalues.values.astype(int) 
calculated_series = int_series.apply(lambda x: filevalues*1.3)


print(filevalues)

我遇到了这个错误: AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'apply'

我已经查看了这个网站，但没有任何解决方案似乎适用于我的情况。我只想在这个序列中将数据乘以1.3。谢谢

- Michael Norman

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int_series * 1.3? - rafaelc

@RafaelC 我试图将列表中的每个值乘以1.3。我使用了这种方法，因为据说它应该将系列转换为int类型。 - Michael Norman

int_series * 1.3 会将系列中的每个值乘以1.3。 - roganjosh

@roganjosh 好的，那你知道我出错的原因吗？ - Michael Norman

原因很简单：numpy数组中没有apply函数。但是，在pandas.Series对象中有，如果您使用filevalues.astype(int)而不是filevalues.values.astype(int)，则会得到该对象。 - rafaelc

Answer 1

这里有两个问题。

1. 通过使用`.values`，您实际上访问了底层的`numpy`数组；您不再拥有一个`pandas.Series`。`numpy`数组没有`apply`方法。

2. 您正在尝试对简单的乘法使用`apply`，这比使用向量化方法慢几个数量级。

请参见下面：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': np.arange(1000, dtype=np.float64)})
print(type(df['a']))
# Gives pandas.core.series.Series

print(type(df['a'].values))
# Gives numpy.ndarray

# The vectorized approach
df['a'] = df['a'] * 1.3

- roganjosh

Answer 2

numpy.ndarray没有'apply'属性。 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.html

- Min4t0