pandas保存CSV报错‘str’无to_csv属性，求数据处理方案

报错原因 #

直接触发'str' object has no attribute 'to_csv'错误的是这段代码：

df = str(round(df, 2))
df = pd.to_numeric(df, errors="ignore")

• str(round(df, 2))会把整个DataFrame对象转换成字符串格式，此时df已经不再是DataFrame类型。
• 后续用pd.to_numeric处理字符串对象，因为errors='ignore'参数的存在，无法转换的内容会原样返回，最终df还是字符串类型，而字符串没有to_csv方法，所以报错。

pd.to_numeric用法正误判断 #

你用pd.to_numeric(df, errors='ignore')处理整个DataFrame的方式不正确：

• pd.to_numeric的设计目标是处理单个Series（即DataFrame的某一列），不能直接传入整个DataFrame。
• 如果要批量处理DataFrame中的非数值类型（比如None），应该对每一列应用该方法，用df.apply()实现。

修正后的完整代码 #

import pandas as pd
import numpy as np


df = pd.read_csv("D:\\data_ana\\\\2022.07.27_at_10.00.33.csv")
index = 5

cols_in_the_slice = df.loc[
    :,
    (
        f"Objects[{index}].General.u_MeasuredTimeStamp",
        f"Objects[{index}].General.u_LifeCycles",
        f"Objects[{index}].KinematicRel.f_DistX",
        f"Objects[{index}].KinematicRel.f_DistY",
        f"Objects[{index}].KinematicRel.f_VrelX",
    ),
].columns


other_cols = pd.Index(["TimeStamp", "Velocity", "Accel", "YawRate"])
all_cols = other_cols.union(cols_in_the_slice, sort=False)

df = df[all_cols]

df.rename(
    columns={
        f"Objects[{index}].General.u_MeasuredTimeStamp": "Obj_TimeStamp",
        f"Objects[{index}].General.u_LifeCycles": "Age",
        f"Objects[{index}].KinematicRel.f_DistX": "K_DistX",
        f"Objects[{index}].KinematicRel.f_DistY": "K_DistY",
        f"Objects[{index}].KinematicRel.f_VrelX": "K_VrelX",
        f"Objects[{index}].KinematicRel.f_VrelY": "K_VrelY",
    },
    inplace=True,
)

# 修正部分：批量转换列类型并保留两位小数
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
df = df.round(2)

# 保存CSV，无需赋值给df
df.to_csv(r"D:\\data_ana\\duplicate_2022.07.27_at_10.00.33.csv", index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Praveen Rai