_csv.error: iterable expected, not numpy.float64

### 回答1：
这个错误提示是因为在读取CSV文件时，程序期望得到一个可迭代的对象，但是却得到了一个numpy.float64类型的数据。可能是在读取CSV文件时，数据类型不一致导致的。需要检查一下CSV文件的格式和数据类型是否正确。

### 回答2：
_csv.error: iterable expected， not numpy.float64 这个错误的意思是在读取CSV文件时，程序期望得到的是一个可迭代的对象，但实际得到的是一个Numpy中的float64数据类型。

造成这个错误的原因可能是数据行的某些列中包含了Numpy中的float64数据类型。在CSV文件中，每行数据应该是以逗号作为分隔符的一组数据，如果其中包含了Numpy中的float64类型的数据，Python看到这种数据类型默认会将其作为单个对象处理，而不是一组数据，因此就会出现上述错误。

解决这个问题的方法可以将包含这种数据类型的列转化为Python中的List类型，或者使用Pandas等其他数据处理工具进行数据的读取和处理。要将包含这种数据类型的列转换为Python中的List，可以使用tolist()函数。例如，给定一个包含Numpy.float64数据类型的列的数据框df，可以通过以下方法来转换这列：

`df['column_name'] = df['column_name'].tolist()`

其中，column_name是需要转化的列名。这样，就可以将这列数据转化为Python中的List类型，避免出现_csv.error: iterable expected， not numpy.float64这个错误。

### 回答3：
这个错误通常出现在使用pandas库读取csv文件时。通常情况下，读取csv文件会返回一个DataFrame对象，其中包含多行多列的数据。然而，如果在读取csv文件时发现某些列的数据类型不一致，可能会导致出现这个错误。

在这种情况下，pandas会尝试将不同数据类型的数据转换为同一数据类型。如果某些数据无法转换，则会出现“iterable expected，not numpy.float64”的错误。

解决这个错误的方法是检查csv文件中各列的数据类型，并确保它们都是一致的。例如，如果csv文件中有一个数值列和一个文本列，可以尝试将文本列转换为数值列，或者将数值列转换为文本列，以确保它们都具有相同的数据类型。

另一种解决这个错误的方法是添加一个参数，将不同数据类型的数据转换为字符串类型。例如，可以在读取csv文件时添加“dtype=str”参数，将所有列的数据类型转换为字符串类型，来避免这个错误的出现。

总之，避免这个错误的方法是确保csv文件中所有列的数据类型都是一致的，并且在读取csv文件时加上适当的参数，以确保数据被正确地转换。