如何解决 AttributeError：只能使用带有字符串值的 .str 访问器

如何解决如何解决 AttributeError：只能使用带有字符串值的 .str 访问器

当我使用以下代码时，发生了 AttributeError。详细信息如下所示。

import pandas as pd
import numpy as np 
from pandas import DataFrame as df 
import re


data = {'Tim': '[e-mail]','Rob': '[e-mail]','Jen': '[e-mail]','Wes': np.nan}

data = pd.Series(data)
    
pattern = r'([A-Z0-9._%+-]+)@([A-Z0-9.-]+)\.([A-Z]{2,4})'

matches = data.str.match(pattern,flags=re.IGnorECASE)

matches.str.get(1)

下面显示的是发生的 AttributeError。

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-e12b5eab19b6> in <module>
      6 matches = data.str.match(pattern,flags=re.IGnorECASE)
      7 
----> 8 matches.str.get(1)




  AttributeError: Can only use .str accessor with string values!
---------------------------------------------------------------------------

如何解决上述错误以获得以下答案。

In : matches.str.get(1) 
Out: 
    Tim     google 
    Rob     gmail 
    Jen     gmail 
    Wes     NaN 

解决方法

你需要做的：

matches = data.str.findall(pattern,flags=re.IGNORECASE)
matches.str.get(0).str.get(1)

,

如果你的最终目标是得到想要的结果，你可以简单地解析你的数据

您的示例数据：

print(data)
Tim    [e-mail]
Rob     [e-mail]
Jen     [e-mail]
Wes               NaN

我们可以简单地使用 str 方法和 split 函数，如下所示，我们将获得所需的名称。

df.str.split('.').str[-2]
Tim    google
Rob     gmail
Jen     gmail
Wes       NaN

或

您可以使用@Allen 的解决方案，将 match() 替换为 findall()，因为它符合要求，因为您有系列数据 data = pd.Series(data)，请参阅下面的区别..

findall() 查找系列/索引中所有出现的模式或正则表达式。相当于对所有元素应用 re.findall()

ma​​tch() 确定每个字符串是否与正则表达式匹配。调用 re.match() 并返回一个布尔值

pattern = r'([A-Z0-9._%+-]+)@([A-Z0-9.-]+)\.([A-Z]{2,4})'
matches = data.str.findall(pattern,flags=re.IGNORECASE)
matches.str.get(0).str.get(1)
Tim    google
Rob     gmail
Jen     gmail
Wes       NaN
dtype: object

为了解决错误，AttributeError: Can only use .str accessor with string values! 你应该使用 astype(str).str 因为 data 有它抱怨的浮点值 .。

因此，您可以尝试下面的方法，但不会返回您想要的内容。

matches.astype(str).str.get(1)
Tim    r
Rob    r
Jen    r
Wes    a