如何将字符串类型列名变量传入pandas自定义函数解决属性报错

报错的核心原因是函数内的写法错误：dataframe.column_name是固定访问DataFrame中名称**字面量为column_name**的列，不会解析你传入的column_name参数存储的字符串值。你调用函数时虽然传了'CITY'作为列名参数，但代码根本没有使用这个参数值检索对应列，自然会触发找不到属性的错误。
你之前尝试改用方括号索引没解决问题，大概率是只修改了函数外的调用代码，没有替换函数内部的属性访问写法。
另外原代码里用dict作为变量名是不好的习惯，会覆盖Python内置的字典类型，容易埋下隐性bug。

函数内部访问动态列名必须使用方括号索引语法，把存储列名的参数传入索引位，同时可以简化序号生成的逻辑：

def make_dict(dataframe, column_name):
    keys = dataframe[column_name].unique()
    keys.sort()
    # 用enumerate直接遍历拿到序号和对应取值，无需单独生成值列表
    col_map = {key: idx for idx, key in enumerate(keys)}
    return col_map

调用方式和你之前写的完全一致，直接传入DataFrame和列名字符串即可：

city_dict = make_dict(df, 'CITY')

这个实现和你最初单写STATE列映射的逻辑完全对齐：先取列的唯一值、排序后按顺序映射从0开始的连续整数。

补充：如果不需要强制对唯一值做排序，pandas自带的pd.factorize也可以快速完成列取值到整数的映射，但如果需要保持你原有排序后编号的逻辑，上面的自定义函数是最贴合需求的写法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sharp Thwey Thit