‘'str’对象没有属性'map‘

Question

我想用1代替气体，用0代替柴油，但做不到这一点，而且出错了：

AttributeError：str对象没有属性map

代码：

carprice['fueltype']=carprice['fueltype'].apply(lambda x: x.map({'gas':1,'diesel':0}))

Answer 1

试试这个:-

carprice['fueltype']=carprice['fueltype'].map({'gas':1,'diesel':0})

或者你可以

carprice['fueltype']=carprice['fueltype'].apply(lambda x: 1 if x =='gas' else 0))

Map基本上对系列操作，而应用在每个单元格上工作。

Answer 2

如果您的列是dataframe类型而不是系列，那么带in "apply“的Map函数工作得很好。将列从序列转换为数据格式，用in‘[]将其括起来

carprice[['fueltype']]=carprice[['fueltype']].apply(lambda x: x.map({'gas':1,'diesel':0}))

Answer 3

Series.map(arg, na_action=None)[source]
Map values of Series according to input correspondence.

用于将级数中的每个值替换为另一个值，该值可以从函数、dict或Series派生出来。

但是，当您应用lambda函数并试图映射列的值时，它将其视为字符串而不是Series。

因此，为了将其视为系列，您必须将该列括在方括号中，如下所示：

carprice['fueltype'] = carprice['fueltype'] \
                       .apply(lambda x: x.map({'gas':1,'diesel':0}))

或者您可以在没有lambda函数的情况下使用它，如下所示：

varlist =  ['fueltype']
    def binary_map(x):
        return x.map({'gas':1,'diesel':0})
carprice[varlist] = carprice[varlist].apply(binary_map)

这两种方法都非常有效。

唯一要注意的是，我们应该传递一个系列来映射函数.