canshu_df.loc[rows, '项目载荷_疲劳'] = round(canshu_df.loc[rows, '项目载荷_Mx']/canshu_df.loc[rows, '(原始载荷)疲劳_Mx'], 2) TypeError: loop of ufunc does not support argument 0 of type float which has no callable rint method

这个错误提示是因为在执行 round 函数时出现了问题。具体来说，是因为 round 函数的参数中包含了一个 float 类型的对象，而该对象没有可调用的 rint 方法。

可能的解决方案是检查一下参数传递是否正确。在这个例子中，可以尝试将 round 函数的参数改为一个可调用 rint 方法的对象，例如整型或 numpy 数组。另外，还可以尝试使用 numpy 中的 around 函数代替 round 函数，该函数可以对数组中的元素进行四舍五入，避免了循环的问题。

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canshu_df.loc[rows, '项目载荷_疲劳'] = max(canshu_df.loc[rows, '项目载荷_Mx']/canshu_df.loc[rows, '(原始载荷)疲劳_Mx'], canshu_df.loc[rows, '项目载荷_My']/canshu_df.loc[rows, '(原始载荷)疲劳_My']) ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

这个错误通常是由于条件语句中使用了Series而不是单个值导致的。你可以尝试使用`.any()`或`.all()`方法来将Series降为单个值。比如，将条件语句改为：

max((canshu_df.loc[rows, '项目载荷_Mx']/canshu_df.loc[rows, '(原始载荷)疲劳_Mx']).max(), (canshu_df.loc[rows, '项目载荷_My']/canshu_df.loc[rows, '(原始载荷)疲劳_My']).max())

这样可以将两个Series中的最大值取出来，并且使用`.max()`方法将其降为单个值。

canshu_df.loc[rows, '载荷比值_极限'] = round(canshu_df.loc[rows, '项目载荷_极限'] / canshu_df.loc[rows, '（原始载荷）极限1e7'], 2) TypeError: loop of ufunc does not support argument 0 of type float which has no callable rint method

这个错误的原因是在执行 round() 函数时，参数的类型不正确。你需要先将参数转换为浮点数类型，然后再执行 round() 函数。可以使用 float() 函数将参数转换为浮点数类型，如下所示：

canshu_df.loc[rows, '载荷比值_极限'] = round(float(canshu_df.loc[rows, '项目载荷_极限']) / float(canshu_df.loc[rows, '（原始载荷）极限1e7']), 2)

这样就能够避免这个错误了。