VS Code报AttributeError:int无where属性，同代码Google Colab运行正常

下面这段代码在Google Colab中可正常执行，但在VS Code运行时持续抛出AttributeError：

import numpy as np
import pandas as pd

url = 'https://github.com//mattharrison/datasets/raw/master/data/alta-noaa-1980-2019.csv'

alta_df = pd.read_csv(url)

dates = pd.to_datetime(alta_df.DATE)

snow = alta_df.SNOW.rename(dates)

def season(idx):
    year = idx.year
    month = idx.month
    return year.where((month<10), year+1)

snow.groupby(season).sum()

错误信息：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
File

    388 year = idx.year
    389 month = idx.month
--> 390 return year.where((month<10), year+1)

AttributeError: 'int' object has no attribute 'where'

问题原因 #

核心差异来自Pandas版本：

• Colab使用的是较新版本Pandas，groupby传递自定义函数时，会把整个索引序列传给函数，此时idx是DatetimeIndex，idx.year返回的是Pandas整数序列，具备where方法，因此代码正常运行。
• VS Code环境的Pandas版本偏旧，groupby会逐个传递索引元素，此时idx是单个Timestamp对象，idx.year返回普通整数，整数没有where方法，因此触发报错。

解决方案 #

方案一：兼容两种参数传递逻辑 #

修改season函数，判断输入是单个时间戳还是序列，分别处理：

def season(idx):
    if isinstance(idx, pd.Timestamp):
        year = idx.year
        month = idx.month
        return year if month < 10 else year + 1
    year = idx.year
    month = idx.month
    return year.where((month < 10), year + 1)

方案二：改用向量化方式生成分组键（推荐） #

避开自定义函数的版本差异，直接基于索引生成分组键后再分组：

import numpy as np
import pandas as pd

url = 'https://github.com//mattharrison/datasets/raw/master/data/alta-noaa-1980-2019.csv'

alta_df = pd.read_csv(url)
dates = pd.to_datetime(alta_df.DATE)
snow = alta_df.SNOW.rename(dates)

# 直接生成分组键
season_key = snow.index.year.where(snow.index.month < 10, snow.index.year + 1)
# 分组求和
result = snow.groupby(season_key).sum()
print(result)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wyatt_Earp