python - 属性错误: 'Series' object has no attribute 'label'

Question

我正在尝试遵循神经网络中声音分类的教程，并且我发现了同一教程的 3 个不同版本，所有这些版本都有效，但它们在代码中的此时都遇到了障碍，其中我收到“AttributeError:‘Series’对象没有属性‘label’”问题。我对神经网络或 Python 都不是特别熟悉，所以如果这是像弃用错误这样的小事，我很抱歉，但我自己似乎无法弄清楚。

def parser(row):
   # function to load files and extract features
   file_name = os.path.join(os.path.abspath(data_dir), 'Train/train', str(row.ID) + '.wav')

   # handle exception to check if there isn't a file which is corrupted
   try:
      # here kaiser_fast is a technique used for faster extraction
      X, sample_rate = librosa.load(file_name, res_type='kaiser_fast') 
      # we extract mfcc feature from data
      mfccs = np.mean(librosa.feature.mfcc(y=X, sr=sample_rate, n_mfcc=40).T,axis=0) 
   except Exception as e:
      print("Error encountered while parsing file: ", file)
      return None, None
 
   feature = mfccs
   label = row.Class
 
   return [feature, label]

temp = train.apply(parser, axis=1)
temp.columns = ['feature', 'label']

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

X = np.array(temp.feature.tolist())
y = np.array(temp.label.tolist())

lb = LabelEncoder()

y = np_utils.to_categorical(lb.fit_transform(y))

如前所述，我看过关于同一主题的三个不同教程，所有教程都以相同的“temp = train.apply(parser, axis=1) temp.columns = ['feature', 'label'”结尾]"片段，所以我假设这是正确分配的，但我不知道哪里出了问题。帮助表示赞赏!

编辑:按要求进行回溯，结果发现我添加了错误的回溯。我还发现这是将系列对象转换为数据帧的情况，因此任何帮助都会很棒。

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AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-1613f53e2d98> in <module>()
  1 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
  2 
----> 3 X = np.array(temp.feature.tolist())
  4 y = np.array(temp.label.tolist())
  5 

/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py in __getattr__(self, name)
   4370             if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name):
   4371                 return self[name]
-> 4372             return object.__getattribute__(self, name)
   4373 
   4374     def __setattr__(self, name, value):

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'feature'

Answer 1

您当前实现的 parser(row) 方法从 train DataFrame 中返回每行数据的列表。但这随后被收集为 pandas.Series 对象。

所以你的 temp 实际上是一个 Series 对象。然后下面的行没有任何效果:

temp.columns = ['feature', 'label']

由于 temp 是一个 Series，因此它没有任何列，因此 temp.feature 和 temp.label 不存在，因此出现错误。

更改您的 parser() 方法，如下所示:

def parser(row):
    ...
    ...
    ...

    # Return pandas.Series instead of List
    return pd.Series([feature, label])

通过执行此操作，temp = train.apply(parser, axis=1) 中的 apply 方法将返回一个 DataFrame，因此您的其他代码将起作用。

我无法透露您正在遵循的教程。也许他们遵循旧版本的 pandas，它允许列表自动转换为 DataFrame。