df =pd.DataFrame(df.values(), columns=column) ^^^^^^^^^ AttributeError: 'list' object has no attribute 'values'

出现这个错误的原因是因为在该代码中，变量`df`被认为是一个列表（list）对象，而列表对象没有`values`属性。`values`属性通常用于DataFrame对象，以返回DataFrame的数据部分。

要解决这个问题，需要确保变量`df`是一个DataFrame对象。可以通过使用`pd.DataFrame()`函数将列表（list）转换为DataFrame对象。使用该函数时，列表中的每个元素将成为DataFrame的一行数据。

下面是正确的代码示例：

import pandas as pd

df_list = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
columns = ['Name', 'Age']

df = pd.DataFrame(df_list, columns=columns)

在上面的例子中，我们首先创建了一个列表`df_list`，其中包含了包含姓名和年龄的子列表。然后，我们定义了一个`columns`列表，其中包含了DataFrame的列名。最后，我们使用`pd.DataFrame()`函数将`df_list`转换为DataFrame对象，并将`columns`指定为列名。

相关问题

new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns) for i in range(4, len(df)): if df.iloc[i, 0] == df.iloc[i-2, 0] and df.iloc[i, 3]-df.iloc[i-2, 3] == 200: row1 = df.iloc[i] row2 = df.iloc[i - 2] new_row = pd.concat([row1, row2], axis=0) new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=False)AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'

这个错误提示是因为在调用 `append` 方法时，使用的是 DataFrame 类型的对象 `new_df` ，而 DataFrame 没有 `append` 属性。可以尝试将 `ignore_index` 设置为 `True`，如下所示：

new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True)

或者，可以使用 `concat` 方法来将新行添加到 DataFrame 中：

new_df = pd.concat([new_df, new_row], ignore_index=True)

cat_s_df = pd.DataFrame(cat_s.size(), columns=['Count']) ^^^^^^^^^^^^ TypeError: 'int' object is not callable

根据你提供的错误信息，看起来你正在尝试对整数对象调用一个函数。导致这个错误的原因可能是，在你想要调用一个函数的地方，将整数对象当作函数来使用了。

请检查你的代码，并确保你没有意外地将整数对象当作函数来使用。在你想要调用函数的地方，确保你使用了正确的语法。

关于你提到的代码`cat_s_df = pd.DataFrame(cat_s.size(), columns=['Count'])`，请确保`cat_s.size`是一个可调用的函数，并且没有被其他地方的代码改变为整数对象。同时，确保你已经正确导入了`pandas`库。

请检查你的代码中是否有类似的语法错误，并进行相应的修正。如果问题仍然存在，请提供更多的代码细节，以便我可以更好地理解并提供帮助。