python - Pandas 将列解释为数据框而不是列并返回错误

Question

我正在使用一个数据框，不幸的是我无法在这里分享。我正在为我的所有列运行以下命令

for col in df.columns:
    print(type(df[col]))
    df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors = 'coerce')

但我收到以下错误

> --------------------------------------------------------------------------- TypeError                                 Traceback (most recent call
> last) <ipython-input-40-2dc7ceea54d2> in <module>()
>      27 for col in df.columns:
>      28     print(type(df[col]))
> ---> 29     df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors = 'coerce')
>      30 
>      31 
> 
> ~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\numeric.py in
> to_numeric(arg, errors, downcast)
>     118         values = np.array([arg], dtype='O')
>     119     elif getattr(arg, 'ndim', 1) > 1:
> --> 120         raise TypeError('arg must be a list, tuple, 1-d array, or Series')
>     121     else:
>     122         values = arg
> 
> TypeError: arg must be a list, tuple, 1-d array, or Series

我相信是因为 Python 将我的列解释为数据帧。事实上，命令 print(type(df[col])) 返回

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

我使用Python有一段时间了，这是我第一次看到这种问题!这里有什么问题吗？

Answer 1

好吧，我明白了。其中一列有一个副本。如果 Pandas 看到两列具有相同的名称，它会将它们解释为 pandas 数据框。