Python Pandas获取最高楼层建筑名称：报错排查与解决

咱们一步步拆解你遇到的问题，先搞定那两个错误，再给出能跑通的实现方案：

一、先搞懂两个错误的根源 #

1. AttributeError: 'str' object has no attribute 'loc' #

这个错误直白说就是：你以为的dframe根本不是Pandas DataFrame对象，而是个字符串！大概率是你加载数据的时候出了问题——比如读取文件时路径写错、变量名被不小心覆盖成了字符串，或者数据读取方式不对。先跑一行代码确认下：

print(type(dframe))

如果输出不是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>，得先把数据正确加载成DataFrame（比如用pd.read_csv()或对应的读取方法）。

2. TypeError: reduction operation 'argmax' not allowed for this dtype #

这个错误是说第15列的数据类型不是数值型（比如是字符串、混合了非数字内容），idxmax()只能对数字列生效。楼层数本该是数字，但可能数据里藏着空值、字符串格式的数字，导致这列的 dtype 变成了object，自然没法找最大值索引。

二、正确实现步骤 #

假设你已经把数据成功加载成了DataFrame，按下面的步骤来：

1. 把第15列转成数值类型 #

先处理非数值内容，把没法转成数字的内容设为NaN：

import pandas as pd

# 转换第15列为数值，错误值转为NaN
dframe[15] = pd.to_numeric(dframe[15], errors='coerce')

2. 处理空值（可选，按需操作） #

如果第15列有NaN值，你可以选择删除这些无效行，或者用默认值填充：

# 删除第15列为空的行
dframe = dframe.dropna(subset=[15])

3. 提取楼层最多的建筑名称 #

现在就可以安全地找最大值对应的建筑了：

# 获取第15列最大值的行索引
max_floor_index = dframe[15].idxmax()
# 提取对应行的第2列（建筑名称）
top_building = dframe.loc[max_floor_index, 2]

print(f"楼层最多的建筑是：{top_building}")

或者用一行代码简化：

top_building = dframe.loc[dframe[15].idxmax(), 2]

三、用你的示例数据验证 #

看你给出的示例数据，第15列的数值分别是356.6、24.3、21.7，对应的第2列建筑名称是HILTON SEATTLE，运行上面的代码后会直接返回这个结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tae Yamasaki