feature_names = X.columns AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'

这个错误提示表明在使用属性'columns'时，'numpy.ndarray'对象没有该属性。这通常是因为数据类型不正确导致的。在这种情况下，'X'被解释为一个numpy数组，而不是一个pandas DataFrame对象。因此，'columns'属性不可用。要解决这个问题，可以将numpy数组转换为pandas DataFrame对象，方法如下：

X = pd.DataFrame(X)

这将把numpy数组'X'转换为pandas DataFrame对象，并使'columns'属性可用。

相关问题

labels.index = df2.columns AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'index'

看起来你在尝试将整数类型的索引赋给`df2`的列名，这实际上是不允许的，因为`index`属性通常属于Pandas的`Series`对象，而不是单独的数值。

当你使用`df1['label'].iloc[0].copy()`获取的是单个值，它是一个`numpy.int64`类型的对象，而不是一个包含索引信息的`Series`。为了正确地设置索引，你需要保持`labels`是一个`Series`对象，可以这样做：

1. 如果`label`列原本就是连续的索引，你可以直接将`df1`的索引作为`labels`的索引，不需要做额外的操作：

   labels = df1['label']

2. 如果`label`列不是连续的索引，你应该先将整个`label`列转换为`Series`：

   labels_series = df1[['label']].squeeze()

之后再设置索引：

labels_series.index = df2.columns

这样才能确保`labels_series.index`是`df2.columns`的引用。如果仍然出现错误，检查一下`df1`的`label`列是否需要进一步处理。

data_pd = pd.read_csv(r"/home/zyy/Atime/Autoformer_me/niguiyi/gt.csv") AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'read_csv'

这个错误提示表明你尝试在一个numpy数组对象上调用pandas的read_csv()函数，而这个函数只能在pandas的DataFrame对象上调用。因此，你需要将该数组转换为DataFrame对象。

你可以使用numpy提供的函数将数组转换为DataFrame对象，示例代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设你有一个名为numpy_array的数组
numpy_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 将数组转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data=numpy_array, columns=["Col1", "Col2"])

在上面的代码中，我们使用numpy提供的array()函数创建一个二维数组，并将它转换为DataFrame对象。你需要将上述代码中的数据和列名替换为你自己的数据和列名。然后，你就可以在DataFrame上调用read_csv()函数了。

data_pd = pd.read_csv(r"/home/zyy/Atime/Autoformer_me/niguiyi/gt.csv")