Q&A
> エラーの意味がわからず対処出来なくて困っています。
エラーメッセージで検索しましたか？ 未だならしてください。
前提・実現したいこと
pandasで特定の文字列を含む行を抽出したいのですが、
エラーの意味がわからず対処出来なくて困っています。
発生している問題・エラーメッセージ
X R 0 930.502413 5.174416e+01 1 930.515813 3.282915e+02 2 930.528137 7.657924e+02 3 930.545750 1.315058e+03 4 930.572668 2.759820e+03 5 930.608270 4.678862e+03 6 930.649620 6.224117e+03 7 930.688033 8.366338e+03 8 930.721594 1.442890e+04 9 930.759718 1.906799e+04 10 930.798653 1.788987e+04 11 930.845726 1.950268e+04 12 930.900830 1.837961e+04 13 930.953497 2.108790e+04 14 930.992097 2.527069e+04 15 931.033590 3.047089e+04 16 931.083807 3.074064e+04 17 931.143623 6.256868e+05 18 931.190704 1.071830e+05 19 931.218777 1.288520e+04 20 931.247398 3.752056e+04 21 931.292986 1.825358e+05 22 931.358646 2.962152e+05 23 931.432141 3.494768e+05 24 931.519688 1.166834e+05 25 931.609024 1.553704e+06 26 931.681887 1.249848e+06 27 931.756977 1.841589e+05 28 931.849154 1.236554e+05 29 931.937817 7.480655e+06 30 932.013398 9.396562e+05 31 932.097748 4.603418e+05 32 932.174797 1.649318e+05 33 932.236729 5.538161e+05 34 932.307071 2.197064e+05 35 932.393732 1.931978e+05 36 932.495135 1.853218e+05 37 932.617478 2.226389e+05 38 932.732402 1.076801e+05 39 932.808777 6.016562e+04 40 932.861302 4.018710e+05 41 932.917201 3.312529e+05 42 933.002207 1.902758e+05 43 933.114788 4.931995e+05 44 933.229672 5.114198e+05 45 933.319637 2.217866e+05 46 933.429413 1.242082e+06 47 933.563106 3.195172e+05 48 933.696385 3.573644e+05 --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-34-e0d23a93dff8> in <module> 246 print(df) 247 --> 248 df[df['R'].str.contains('0')] ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __getattr__(self, name) 5268 or name in self._accessors 5269 ): -> 5270 return object.__getattribute__(self, name) 5271 else: 5272 if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name): ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\accessor.py in __get__(self, obj, cls) 185 # we're accessing the attribute of the class, i.e., Dataset.geo 186 return self._accessor --> 187 accessor_obj = self._accessor(obj) 188 # Replace the property with the accessor object. Inspired by: 189 # http://www.pydanny.com/cached-property.html ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\strings.py in __init__(self, data) 2039 2040 def __init__(self, data): -> 2041 self._inferred_dtype = self._validate(data) 2042 self._is_categorical = is_categorical_dtype(data) 2043 self._is_string = data.dtype.name == "string" ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\strings.py in _validate(data) 2096 2097 if inferred_dtype not in allowed_types: -> 2098 raise AttributeError("Can only use .str accessor with string values!") 2099 return inferred_dtype 2100 AttributeError: Can only use .str accessor with string values!
該当のソースコード
Python
1import math 2import numpy as np 3import pandas as pd 4 5x =np.array([[930.49552541], 6 [930.50241252], 7 [930.50936 ], 8 [930.51581285], 9 [930.52178554], 10 [930.52813743], 11 [930.53590557], 12 [930.54574973], 13 [930.55803645], 14 [930.57266836], 15 [930.58935564], 16 [930.60826951], 17 [930.62884869], 18 [930.64961964], 19 [930.66947954], 20 [930.68803344], 21 [930.70490674], 22 [930.7215936 ], 23 [930.73982617], 24 [930.75971803], 25 [930.77935041], 26 [930.79865324], 27 [930.8207072 ], 28 [930.8457263 ], 29 [930.87278812], 30 [930.90082988], 31 [930.92861418], 32 [930.95349711], 33 [930.97389033], 34 [930.99209669], 35 [931.01197425], 36 [931.03358981], 37 [931.05703237], 38 [931.08380651], 39 [931.11410212], 40 [931.14362348], 41 [931.16924592], 42 [931.19070421], 43 [931.20623112], 44 [931.2187767 ], 45 [931.23142849], 46 [931.24739802], 47 [931.26840248], 48 [931.29298588], 49 [931.32298162], 50 [931.35864627], 51 [931.3950254 ], 52 [931.43214055], 53 [931.47362004], 54 [931.51968795], 55 [931.56676231], 56 [931.60902366], 57 [931.64616018], 58 [931.68188711], 59 [931.71813859], 60 [931.75697725], 61 [931.80058173], 62 [931.84915365], 63 [931.89639139], 64 [931.93781723], 65 [931.97537223], 66 [932.01339803], 67 [932.05415833], 68 [932.09774788], 69 [932.13955831], 70 [932.17479712], 71 [932.20562587], 72 [932.23672897], 73 [932.27051968], 74 [932.30707133], 75 [932.3489253 ], 76 [932.39373234], 77 [932.44158594], 78 [932.49513548], 79 [932.55457704], 80 [932.61747775], 81 [932.67859409], 82 [932.7324024 ], 83 [932.77589621], 84 [932.80877703], 85 [932.8363532 ], 86 [932.86130171], 87 [932.88638003], 88 [932.91720118], 89 [932.95670163], 90 [933.00220653], 91 [933.05387947], 92 [933.11478805], 93 [933.1763619 ], 94 [933.22967197], 95 [933.27447892], 96 [933.31963668], 97 [933.37122972], 98 [933.42941259], 99 [933.49435751], 100 [933.56310613], 101 [933.62940727], 102 [933.69638453], 103 [933.77050269], 104 [933.8519677 ]]) 105 106 107y=np.array([[0.00434942], 108 [0.00434728], 109 [0.00434605], 110 [0.00434515], 111 [0.00434443], 112 [0.00434375], 113 [0.00434299], 114 [0.00434213], 115 [0.00434116], 116 [0.00434013], 117 [0.00433905], 118 [0.00433795], 119 [0.00433684], 120 [0.00433581], 121 [0.00433489], 122 [0.00433407], 123 [0.00433336], 124 [0.00433269], 125 [0.00433198], 126 [0.00433124], 127 [0.00433053], 128 [0.00432986], 129 [0.00432912], 130 [0.00432831], 131 [0.00432747], 132 [0.00432662], 133 [0.00432582], 134 [0.00432511], 135 [0.00432455], 136 [0.00432406], 137 [0.00432354], 138 [0.00432298], 139 [0.00432239], 140 [0.00432172], 141 [0.00432099], 142 [0.0043203 ], 143 [0.0043197 ], 144 [0.00431922], 145 [0.00431887], 146 [0.00431859], 147 [0.00431832], 148 [0.00431797], 149 [0.00431752], 150 [0.004317 ], 151 [0.00431637], 152 [0.00431565], 153 [0.00431492], 154 [0.0043142 ], 155 [0.0043134 ], 156 [0.00431254], 157 [0.00431168], 158 [0.00431093], 159 [0.00431027], 160 [0.00430966], 161 [0.00430904], 162 [0.00430839], 163 [0.00430767], 164 [0.00430688], 165 [0.00430613], 166 [0.00430549], 167 [0.00430491], 168 [0.00430433], 169 [0.00430371], 170 [0.00430307], 171 [0.00430246], 172 [0.00430195], 173 [0.00430151], 174 [0.00430107], 175 [0.00430059], 176 [0.00430009], 177 [0.00429951], 178 [0.0042989 ], 179 [0.00429826], 180 [0.00429755], 181 [0.00429678], 182 [0.00429597], 183 [0.0042952 ], 184 [0.00429452], 185 [0.00429399], 186 [0.00429358], 187 [0.00429325], 188 [0.00429295], 189 [0.00429265], 190 [0.00429228], 191 [0.00429181], 192 [0.00429127], 193 [0.00429067], 194 [0.00428997], 195 [0.00428927], 196 [0.00428867], 197 [0.00428817], 198 [0.00428767], 199 [0.00428711], 200 [0.00428648], 201 [0.00428578], 202 [0.00428505], 203 [0.00428436], 204 [0.00428366], 205 [0.0042829 ], 206 [0.00428208]]) 207 208 209def get_circle_radius(x1, y1, x2, y2, x3, y3): 210 d = 2 * ((y1 - y3) * (x1 - x2) - (y1 - y2) * (x1 - x3)) 211 x = ((y1 - y3) * (y1 ** 2 - y2 ** 2 + x1 ** 2 - x2 ** 2) - (y1 - y2) * (y1 ** 2 - y3 ** 2 + x1 ** 2 - x3 ** 2)) / d 212 y = ((x1 - x3) * (x1 ** 2 - x2 ** 2 + y1 ** 2 - y2 ** 2) - (x1 - x2) * (x1 ** 2 - x3 ** 2 + y1 ** 2 - y3 ** 2)) / -d 213 r = math.sqrt((x - x1) ** 2 + (y - y1) ** 2) 214 return r 215 216i = 0 217row_num = i 218R = [] 219X_center = [] 220Y2 = [] 221while i <= 96 : 222 x = np.ravel(x).tolist() 223 y = np.ravel(y).tolist() 224 X = x[row_num] 225 Y = y[row_num] 226 227 i = i + 1 228 row_num = i 229 X2 = x[row_num] 230 X_center.append(X2) 231 Y2 = y[row_num] 232 233 i = i + 1 234 row_num = i 235 X3 = x[row_num] 236 Y3 = y[row_num] 237 238 R.append(get_circle_radius(X,Y,X2,Y2,X3,Y3)) 239 240XYR = np.concatenate([np.array(X_center).reshape(-1, 1), np.array(R).reshape(-1, 1)], 1) 241 242df = pd.DataFrame(XYR) 243 244df.columns = ['X', 'R'] 245 246print(df) 247 248df[df['R'].str.contains('0')]
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
windows 64bit
Anaconda Jupyter Notebook
回答2件
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ベストアンサー
df['R']のひとつひとつの値は765.79241901927といったnumpy.float64(numpyの64ビット浮動小数点)型なので、そのままではstr.containsは適用できません。AttributeError: Can only use .str accessor with string values!というエラーメッセージの通り、値が文字列である必要があります。
Python
1print(df[df['R'].astype(str).str.contains('0')])
とすれば、astypeで値を文字列に変換してから、0が含まれる値だけを抽出し、'R'列に0が含まれる行全体を抽出して表示することができます。
投稿2020/10/19 22:21
総合スコア11990
わかりやすいご回答有難う御座います。
floatが原因であるという事は何となくわかっていたのですが、
エラーメッセージはfloatではなくintにするようになどの指示はなく、文字列のみで使用できるという内容が書かれていたので
何故いきなり数値ではなく文字列の話が出てくるのかと混乱してしまっていました。
説明のおかげで何故文字列を使用しろと書かれていたのかわかり助かりました。有難う御座います。
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AttributeError: Can only use .str accessor with string values!
文字列値にしか.strは使えませんよと言われています。
df[df['R'].str.contains('0')]において、df['R']の中身はfloatなので当然といえば当然のエラー。
もし設計意図が、df['R']が0の行を出したいだけでしたら
df[df['R']==0]
で動くと思いますが。0を含む値の行をということでしたら、一回文字列に変換しないといけませんね。
投稿2020/10/19 22:20
総合スコア3966
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