ماذا يعني خطأ TypeError المتوقع في الصف في Python Pandas - الوظائف والمعلومات والأخبار

تحديث المساهم:

ماذا يعني خطأ TypeError: الصف المتوقع، هل يعني str في Python Pandas؟

في Python Pandas، تظهر رسالة الخطأ "TypeError: المتوقع صف، حصلت على سلسلة" عادةً عندما تتوقع دالة أو طريقة صفًا كوسيطة، ولكن يتم توفير سلسلة بدلاً من ذلك. تشير رسالة الخطأ هذه إلى أن نوع بيانات الإدخال غير صحيح، ويجب أن يكون صفًا.

أسباب خطأ الكتابة

يمكن أن يكون هناك أسباب مختلفة لهذا الخطأ:

1. نوع الوسيطة غير صحيح: تتوقع الدالة أو الأسلوب صفًا كوسيطة، ولكن يتم توفير سلسلة أو أي نوع بيانات آخر بدلاً من ذلك.

1. بنية بيانات غير صحيحة: تتوقع الوظيفة أو الأسلوب بنية بيانات محددة، مثل مجموعة من القيم، ولكن بنية البيانات المتوفرة لا تتطابق مع التنسيق المتوقع.

كيفية حل خطأ TypeError

لحل هذا الخطأ، يمكنك اتباع الخطوات التالية:

1. التحقق من الوثائق: قم بمراجعة الوثائق أو توقيع الوظيفة لفهم نوع بيانات الإدخال المتوقعة وبنيتها.

1. التحقق من البيانات المدخلة: تحقق جيدًا من البيانات المدخلة وتأكد من أنها من نوع البيانات وبنيتها الصحيحة.

1. تحويل البيانات إذا لزم الأمر: إذا كانت البيانات المدخلة من نوع أو بنية مختلفة، فقم بتحويلها إلى التنسيق المطلوب. على سبيل المثال، إذا كانت هناك حاجة لتمرير سلسلة على هيئة صف، فيمكنك استخدام التابع tuple() وظيفة لتحويله.

فيما يلي مثال يوضح الخطأ وكيفية حله:

# Example code with TypeError: Expected tuple, got str
data = "example string"
result = some_function(data)  # Throws a TypeError

# Resolution: Convert the string to a tuple
data_tuple = (data,)
result = some_function(data_tuple)  # Executes successfully

هل كنت تعلم ؟

1. pandas.DataFrame.groupby()

• pandas.DataFrame.groupby() تُستخدم الوظيفة في Python Pandas لتقسيم DataFrame إلى مجموعات بناءً على عمود واحد أو أكثر. وعادة ما تتبعها وظيفة التجميع لإجراء حسابات تلخيصية على كل مجموعة. هذه الوظيفة مفيدة لإجراء تحليل البيانات وإنشاء إحصائيات جماعية.

2. الأسباب الشائعة لخطأ TypeError في بايثون

يعد TypeError أحد أنواع الأخطاء الشائعة في لغة Python ويمكن أن يحدث لأسباب مختلفة. تتضمن بعض الأسباب الشائعة لـ TypeError ما يلي:

- استخدام عملية أو وظيفة على أنواع بيانات غير متوافقة.

- تمرير وسيطات غير صحيحة أو غير متوقعة إلى الوظائف أو الأساليب.

- العمل مع هياكل البيانات بطريقة غير صحيحة، مثل الوصول إلى عنصر باستخدام نوع فهرس غير مدعوم.

3. تحليل البيانات مع الباندا

Python Pandas عبارة عن مجموعة أدوات قوية لتحليل البيانات توفر هياكل بيانات وأدوات تحليل بيانات سهلة الاستخدام. يتم استخدامه على نطاق واسع في مشاريع علوم البيانات والتحليلات لمهام مثل تنظيف البيانات ومعالجتها وتصورها. تقدم Pandas وظائف وأساليب مختلفة للتعامل مع البيانات وتحليلها بكفاءة.

4. وثائق الباندا

تعد وثائق الباندا الرسمية مصدرًا شاملاً للتعلم واستخدام المكتبة. فهو يوفر معلومات مفصلة حول الوظائف والاستخدام والأمثلة لوظائف وأساليب الباندا المختلفة. ارجع إلى وثائق الباندا للحصول على معرفة وإرشادات متعمقة حول استخدام الباندا بشكل فعال.

من خلال فهم أسباب خطأ TypeError واتباع خطوات حله، يمكنك التغلب على هذا الخطأ وضمان التنفيذ السلس لتعليمة Python Pandas البرمجية الخاصة بك.

- البيانات القديمة:

فهم TypeError في الباندا

ماذا يعني خطأ TypeError المتوقع في tuple في Python Pandas؟

عند العمل مع Pandas في Python، من الشائع أن تظهر رسالة TypeError "الصف المتوقع، حصل على str". تشير رسالة الخطأ هذه إلى أن الكود يتوقع صفًا ولكنه يتلقى سلسلة بدلاً من ذلك. يمكن أن تكون الصف المتوقع عبارة عن صف MultiIndex أو صف من السلاسل المتسلسلة.

على سبيل المثال، عند استخدام الأسلوب .groupby() في Pandas لتجميع DataFrame حسب عمود، فإن DataFrame الناتج سيكون له MultiIndex وهو مجموعة من قيم الأعمدة المجمعة. إذا حاولت فرز DataFrame هذا باستخدام طريقة .sort_values()، فقد تواجه هذا الخطأ إذا قمت بتمرير اسم عمود كسلسلة بدلاً من مجموعة من أسماء الأعمدة.

كيفية إصلاح خطأ TypeError المتوقع الذي حصل على str في Pandas؟

لإصلاح هذا الخطأ، عليك التأكد من أنك تقوم بتمرير صف بدلاً من سلسلة حيث من المتوقع وجود صف. لنفترض أنك تريد فرز DataFrame باستخدام MultiIndex حسب عمود معين يسمى "المبيعات"، فسيتعين عليك تمرير اسم العمود هذا كصف في طريقة .sort_values().

على سبيل المثال، لنفترض أن لدينا Pandas DataFrame التالي مع MultiIndex:
""
استيراد الباندا كما pd
استيراد numpy كـ np

df = pd.DataFrame({'الفئة': ['A', 'A', 'B', 'B'],
"المدينة": ['X'، 'Y'، 'X'، 'Y']،
'المبيعات': [np.random.randint(100, 200, 4)]}).set_index(['الفئة', 'المدينة'])
""
لفرز DataFrame هذا حسب عمود المبيعات بترتيب تنازلي، تحتاج إلى تمرير اسم العمود كصف:
""
df_sorted = df.sort_values(('المبيعات'،)، تصاعدي=خطأ)
""
إضافة الفاصلة بعد اسم العمود تجعله صفًا مكونًا من عنصر واحد، وهو ما تتوقعه طريقةsort_values()‎.

لماذا من المهم إصلاح TypeError في Pandas؟

يمكن أن يؤدي الفشل في إصلاح الخطأ "الصف المتوقع، حصلت على سلسلة" إلى فشل في تحليل البيانات الخاصة بك. يمكن أن يتسبب أيضًا في تشغيل التعليمات البرمجية الخاصة بك بشكل أبطأ من المتوقع.

أسئلة/استفسارات وإجابات أخرى ذات صلة بشأن TypeError في Pandas

- ما هو الصفوف في بايثون؟
الصف هو تسلسل ثابت من القيم في بايثون، محاط بين قوسين.

– ما هو MultiIndex في الباندا؟
MultiIndex هو فهرس هرمي يستخدم في Pandas لتمثيل البيانات المعقدة التي لها أكثر من بعد واحد.

- كيف يمكنني تحويل سلسلة إلى صف في بايثون؟
يمكنك تحويل سلسلة إلى صف باستخدام الدالة tuple(). على سبيل المثال:
""
أ = "مرحبا"
ب = الصف (أ)
""
سيؤدي إلى مجموعة من الأحرف الفردية: ('h'، 'e'، 'l'، 'l'، 'o')

- ما الفرق بين الصف والقائمة في بايثون؟
الصف غير قابل للتغيير ويتم تعريفه بين قوسين، في حين أن القائمة قابلة للتغيير ويتم تعريفها بين قوسين مربعين.

- كيف يمكنني ربط إطارات بيانات Pandas؟
يمكنك استخدام الدالة pandas.concat() لتسلسل Pandas DataFrames. على سبيل المثال:
""
pd.concat([df1, df2])
""

– ما الفرق بين الترتيب التصاعدي والتنازلي في الباندا؟
الفرز بترتيب تصاعدي هو الفرز الافتراضي في Pandas، ويقوم بفرز DataFrame أو السلسلة بترتيب تصاعدي. يقوم الفرز بترتيب تنازلي بفرز البيانات بترتيب عكسي من القيمة الأكبر إلى الأصغر.

- كيف يمكنني إزالة أي قيم من Pandas DataFrame؟
يمكنك استخدام الأسلوب .dropna() لإزالة كافة الصفوف التي تحتوي على أية قيم لا شيء. على سبيل المثال:
""
مدافع = df.dropna()
""

- كيف يمكنني إسقاط أعمدة متعددة في Pandas DataFrame؟
يمكنك استخدام الأسلوب .drop() في Pandas لإسقاط أعمدة متعددة من DataFrame. على سبيل المثال:
""
df.drop(columns=['col1', 'col2'])
""