在构建估计器(sklearn)时，如果您忘记在fit函数中返回self，则会得到相同的错误。

class ImputeLags(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, columns):
        self.columns = columns

    def fit(self, x, y=None):
        """ do something """

    def transfrom(self, x):
        return x

AttributeError:“NoneType”对象没有属性“转换”?

将return self添加到fit函数中可以修复此错误。

gdc是对的，但加上了一个非常常见的例子:

您可以以递归形式调用此函数。在这种情况下，您可能会以空指针或NoneType结束。在这种情况下，您可以得到这个错误。因此，在访问该参数的属性之前，检查它是否不是NoneType。

它表示您试图访问的对象为None。None是python中的Null变量。 这种类型的错误发生在你的代码是这样的。

x1 = None
print(x1.something)

#or

x1 = None
x1.someother = "Hellow world"

#or
x1 = None
x1.some_func()

# you can avoid some of these error by adding this kind of check
if(x1 is not None):
    ... Do something here
else:
    print("X1 variable is Null or None")

NoneType意味着不是你认为你正在处理的任何类或对象的实例，你实际上得到的是None。这通常意味着上面的赋值或函数调用失败或返回意外结果。

在构建估计器(sklearn)时，如果您忘记在fit函数中返回self，则会得到相同的错误。

class ImputeLags(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, columns):
        self.columns = columns

    def fit(self, x, y=None):
        """ do something """

    def transfrom(self, x):
        return x

AttributeError:“NoneType”对象没有属性“转换”?

将return self添加到fit函数中可以修复此错误。

你有一个等于None的变量，你试图访问它的一个名为“something”的属性。

foo = None
foo.something = 1

or

foo = None
print(foo.something)

两者都会产生一个AttributeError: 'NoneType'