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

这个错误通常是因为你尝试使用一个整形对象进行迭代操作。在Python中，整形对象是不可迭代的，因为它们不是一个序列类型。

例如，如果你有一个NumPy数组，其中包含整型值，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形对象，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，如果你有一个整数，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：

my_int = 42
my_list = [my_int]
for number in my_list:
    print(number)

这将输出：

42

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。