python整形不可迭代_Python类型错误：'numpy.int32'对象是不可迭代的

这个错误通常出现在你试图对一个整数类型的变量使用迭代器或者迭代操作时。比如：

a = 123
for i in a:
    print(i)

这个代码会抛出上述的错误，因为整数类型是不可迭代的，也就是说它不能被当作一个序列来处理。

如果你想要迭代一个数字的各个位数，可以先将它转化为字符串，然后再进行迭代操作，比如：

a = 123
for i in str(a):
    print(i)

这样就能够输出 1、2、3 了。如果你需要进行数值计算，可以使用数值类型的运算符和函数进行计算，而不是迭代操作。

相关问题

TypeError: 'numpy.int32' object is not iterable

这个错误通常是因为你尝试将一个NumPy整型对象用作可迭代对象。在Python中，整型对象是不可迭代的，因为它们不是序列类型。

例如，如果你有一个包含整型值的NumPy数组，你可能会尝试使用for循环来迭代数组中的每个整数。但是，这会导致此错误。因为NumPy的整型对象是不可迭代的。

要避免这个错误，你需要确保你尝试迭代的对象是一个序列类型，例如列表、元组或字符串。如果你必须迭代一个整型对象，你可以将其转换为一个序列类型，例如列表，然后再进行迭代操作。

例如，如果你有一个包含整型值的NumPy数组，你可以将其转换为一个列表，然后使用for循环迭代该列表中的每个元素：

import numpy as np

my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
my_list = my_array.tolist()

for number in my_list:
    print(number)

这将输出：

1
2
3
4
5

_csv.Error: iterable expected, not numpy.int32

这个错误通常发生在使用pandas库读取csv文件时，其中某一列的数据类型为numpy.int32，而pandas默认将其解析为单个整数而不是可迭代对象。

解决办法是在读取csv文件时指定该列的数据类型为object或str，例如：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('myfile.csv', dtype={'mycolumn': object})

这将强制pandas将该列解析为字符串，从而避免了该错误。当然，你也可以根据实际情况选择其他的数据类型。