Python多组数据K-means聚类报AttributeError问题求助

你遇到的AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'报错由代码中多处语法、参数错误共同导致，具体问题和修复方案如下：

• 直接触发报错的问题：Cap_120文件读取代码存在两处低级错误
  原错误代码段：

  Cap_120=pd.read_csv(r"C:UsersUserDocumentsCapacitorEXPTemp_Cap_2200data1803_2200uf_120deg.csv",cap_120encoding='unicode_escape')
  

  错误点：
  1. Windows文件路径丢失了反斜杠分隔符，和其余4个文件的路径格式不统一，会导致系统找不到目标文件
  2. 编码参数名拼写错误，平白多出cap_120前缀，read_csv函数无法识别该非法参数，内部解析流程异常返回None值，后续调用split方法处理参数时直接抛出属性错误
     修复后代码：

  Cap_120=pd.read_csv(r"C:\Users\User\Documents\CapacitorEXP\Temp_Cap_2200\data1803_2200uf_120deg.csv",encoding='unicode_escape')
  

• 语法错误：for循环代码未按Python规则缩进
  原肘部法计算的循环代码没有缩进，解释器会直接抛出IndentationError，根本无法执行到聚类步骤：

  # 错误写法
  for i in range(1,7):
  kmeans = KMeans(i)
  kmeans.fit(data)
  wcss_iter = kmeans.inertia_
  wcss.append(wcss_iter)
  

  修复时给循环内的所有代码统一加4空格缩进即可：

  for i in range(1,7):
      kmeans = KMeans(i)
      kmeans.fit(data)
      wcss_iter = kmeans.inertia_
      wcss.append(wcss_iter)
  

• 逻辑缺失：拼接数据后未做聚类前置校验
  5份不同来源的实验数据拼接后，很可能存在空值、非数值类型字段，这类数据直接传入KMeans会触发类型报错。建议在数据拼接完成后增加预处理步骤：

  data = pd.concat(df)
  # 仅保留数值类型列、删除含空值的行
  data = data.select_dtypes(include=[np.number]).dropna()
  

• 细节问题：肘部法绘图代码末尾缺少plt.show()，绘制的图像无法正常弹出显示，在plt.ylabel('WCSS')后补充该行代码即可。

按以上方案修改完成后，重新运行代码即可正常执行KMeans聚类全流程，不会再触发你遇到的属性报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sololurd