预处理类错误，“ attributeError：＆＃x27; function＆＃x27;对象没有属性。

Question

因此，我现在早些时候做了一个NLP项目，现在我已经腌制了该模型，并试图将其应用于新的数据集中，数据集是我从Twitter取消的内容。因此，当然，新的DataFrame没有与旧数据集相同的列，因此我正在上一堂课来预处理数据，以使其更靠近NLP项目的旧数据框架。这就是我所做的

  def __init__(self):
    pass
  def fit(self, text_column):
    df = pd.DataFrame(text_column)
    df.text_length = self.text_length(text_column)
    df.num_capital_letters = self.num_capital_letters(text_column)
    df.percentage_of_capital_letters = self.percentage_of_capital_letters(text_column)
    df.greater_than_50_percent = self.greater_than_50_percent(text_column)
    df.reading_level = self.reading_level(text_column)
    #df =pd.DataFrame(Text.df_user_tweets
    return df

  def text_length(self,column):
    return column.apply(lambda x: len(x))
  def num_capital_letters(self,column):
    return column.apply.str.findall(r"[A-Z]").str.len()
  def percentage_of_capital_letters(self,column):
    return column.apply.str.findall(r"[A-Z]").str.len()/column.apply(lambda x: len(x))
  def greater_than_50_percent(self,column): 
    return column.apply(lambda x:  x>= .5 )
  def reading_level(self,column):
    return column.apply(lambda x :textstat.flesch_reading_ease(x))

pre = Preprocesser()

pre.fit(text_column = df_user_tweets.Text)

就是我遇到的错误

<ipython-input-136-3b74ba5d2425> in num_capital_letters(self, column)
     17     return column.apply(lambda x: len(x))
     18   def num_capital_letters(self,column):
---> 19     return column.apply.str.findall(r"[A-Z]").len()
     20   def percentage_of_capital_letters(self,column):
     21     return column.apply.str.findall(r"[A-Z]").str.len()/column.apply(lambda x: len(x))

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

，听起来我的错误在第19行，但不确定我需要做什么修复，请感谢任何帮助

Answer 1

df_user_tweets.text是类型pd.series，它具有方法apply。此方法采用lambda函数来完成该值series（这是列）的一些工作，并且它没有str> str属性。

因此，代替column.apply.findall do column.str.findall。

• 您可以在此处找到大熊猫的文档： https://pandas.pydata.org/docs/reference/reference/api/pandas.series.str.str.html?highlight=str#pandas.series.series.str