报错：AttributeError: 'int' object has no attribute 'columns'

这个错误通常是因为你尝试在一个整数对象上调用一个“columns”属性，但是整数没有这个属性。这通常发生在尝试对一个不是DataFrame或Series的整数对象进行数据分析或操作时。

解决方法是检查你的代码，确保你正在使用正确的数据类型。如果你想对一个整数进行数据分析或操作，你需要将它转换为DataFrame或Series对象。

相关问题

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'columns'

根据提供的引用，错误信息是"'tuple' object has no attribute 'cuda'"，而不是"'tuple' object has no attribute 'columns'"。这个错误通常是因为需要将数据类型从tuple转换为tensor类型。可以按照以下步骤解决这个问题：

1. 将tuple转换为numpy数组：target = np.array(target)
2. 将numpy数组中的元素类型转换为int或float类型：target = target.astype(int)
3. 将numpy数组转换为tensor类型：target = torch.from_numpy(target)
4. 将tensor类型的数据移动到GPU上：target = target.cuda()

如果你的代码中没有涉及到'columns'属性，那么可能是你的问题描述有误，请提供更多信息以便我能够更好地回答你的问题。

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ftypes'. Did you mean: 'dtypes'?

这个错误是因为在代码中使用了`ftypes`属性，但是`DataFrame`对象没有`ftypes`属性。正确的属性应该是`dtypes`。你可以将代码中的`ftypes`改为`dtypes`来解决这个错误。

以下是修改后的代码示例：

columns = df.columns.tolist()
field = [] # 用来接收字段名称的列表
table = [] # 用来接收字段名称和字段类型的列表
types = df.dtypes
print(types)
for col in columns:
    if 'int' in str(df[col].dtype):
        char = col + ' INT'
    elif 'float' in str(df[col].dtype):
        char = col + ' FLOAT'
    elif 'object' in str(df[col].dtype):
        char = col + ' VARCHAR(255)'
    elif 'datetime' in str(df[col].dtype):
        char = col + ' DATETIME'
    else:
        char = col + ' VARCHAR(255)'
    table.append(char)
    field.append(col)