AttributeError: 'float' objet n'a pas d'attribut "split"

Je suis à l'appel de cette ligne:

lang_modifiers = [keyw.strip() for keyw in row["language_modifiers"].split("|") if not isinstance(row["language_modifiers"], float)]

Cela semble fonctionner où row["language_modifiers"] est un mot (atlas method, central), mais pas quand il s'agit comme nan.

Je pensais que mon if not isinstance(row["language_modifiers"], float) pouvait rattraper le moment où les choses sont nan mais pas le cas.

De fond: row["language_modifiers"] est une cellule dans un fichier tsv, et qui se présente comme nan lorsque la cellule est vide dans le tsv être analysée.

Pourquoi downvoted? Juste pour que je le sais. Vous pouvez tester sur les 3 cas de test-je inclure dans la question.

OriginalL'auteur Dhruv Ghulati | 2017-02-14

  1. 20

    Vous avez raison, de telles erreurs causées par NaN représentant des cellules vides.
    Il est commun pour filtrer ces données, avant d'appliquer les nouvelles opérations, à l'aide de cet idiome sur votre dataframe df:

    df_new = df[df['ColumnName'].notnull()]

    Alternativement, il peut être plus pratique à utiliser fillna() méthode à imputer (à remplacer) null valeurs avec quelque chose de valeur par défaut.
    E. g. tous les null ou NaN'peut être remplacé par la valeur moyenne de sa colonne 

    housing['LotArea'] = housing['LotArea'].fillna(housing.mean()['LotArea'])

    ou peut être remplacé par une valeur comme une chaîne vide ("" ou une autre valeur par défaut

    housing['GarageCond']=housing['GarageCond'].fillna("")

    OriginalL'auteur Ozgur Ozturk

  2. 0

    Vous pouvez également utiliser df = df.dropna(thresh=n) où n est la tolérance. Sens, elle nécessite n Non NA les valeurs à ne pas faire tomber la ligne

    Vous l'esprit, cette approche permettra de supprimer la ligne

    Par exemple: Si vous avez un dataframe avec 5 colonnes, df.dropna(thresh=5) serait tomber une ligne qui n'a pas 5 valide, ou non, Na valeurs.

    Dans votre cas, vous pourriez seulement vouloir garder valide lignes; si oui, vous pouvez régler le seuil pour le nombre de colonnes que vous avez.

    les pandas de la documentation sur dropna

    OriginalL'auteur hpl002