notimplementederror: ilocation based boolean indexing on an integer type is not available

### 回答1：
这个错误是因为在整数类型上进行基于位置的布尔索引不可用。这通常发生在使用 Pandas 数据框架时，当你尝试使用布尔索引来选择数据时，但数据框架中的列是整数类型时，就会出现这个错误。解决方法是将整数类型转换为浮点类型或字符串类型。

### 回答2：
这个报错信息属于Python的pandas库中的一个异常，通常出现在使用iloc或loc对整数类型数据进行布尔类型筛选时。简单来说，是因为Pandas库在布尔类型筛选和整数类型数据访问时存在一些限制。

对于整数类型数据的访问，Pandas使用了一些整数位置的优化，例如使用iloc方法访问整数位置，而iloc方法是根据位置来索引数据的。但是，当使用布尔类型的索引时，Pandas需要在每个元素上进行逐个计算，这就会使得这种整数位置优化机制失效，导致出现该异常。

为了解决这个问题，可以使用布尔类型筛选来代替iloc或loc方法来访问整数位置的数据，或者对类型进行转换。例如，将整数类型数据转换为浮点型数据，避免出现这种异常。

总之，该异常信息提示整数类型数据在使用布尔类型筛选时会遇到限制，需要注意使用合适的方法或进行数据类型转换来避免出现该异常。

### 回答3：
这个错误是因为在数据的索引过程中，使用了基于位置的布尔索引，在一个整数类型的数据集上不可用。通常情况下，Pandas提供了两种索引方式，标签(基于名称的索引)和位置(基于数字位置的索引)。在这种情况下，数据集的索引类型是整数类型，但是使用了位置基础的布尔索引，这导致了错误的出现。

解决这个问题的方法可以是将数据集的索引类型更改为标签索引，在这种情况下，使用基于位置的布尔索引不会出现错误。要将索引类型从整数类型更改为标签索引，可以使用pandas.DataFrame.set_index()方法来设置数据集的索引。

另外，还可以使用.loc[]方法来进行数据的索引，因为它支持标签基础和位置基础的索引。该方法可以使用切片和布尔值过滤器来定位所需的数据。

总之，在使用Pandas进行数据加工时，我们需要先了解数据的类型和他所支持的操作，特别是在索引的过程中，避免使用错误的数据类型或方法，以免在操作数据时产生错误。