发生异常: TypeError 'numpy.ndarray' object is not callable File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py", line 103, in <module> data[15]=count_code.loc[count_code.index==data[2],'number'].values() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

时间: 2023-08-04 17:06:25 浏览: 93
这个异常是`TypeError`,表示您尝试调用一个不可调用的对象。根据异常信息,错误发生在以下这行代码上: ```python data[15]=count_code.loc[count_code.index==data[2],'number'].values() ``` 根据异常信息,问题可能出在`.values()`这个调用上。请注意,在Pandas中,`.values`是一个属性而不是方法,它返回一个包含DataFrame或Series值的NumPy数组。因此,您应该将该行代码修改为: ```python data[15]=count_code.loc[count_code.index==data[2],'number'].values ``` 去掉圆括号即可。 请注意,`.values`后面没有括号,因为它是一个属性而不是方法。修改后的代码应该可以正常运行。 如果问题仍然存在,请提供更多关于`count_code`和`data`的相关代码和数据示例,以便我能够更好地帮助您解决问题。
相关问题

TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

这个错误通常发生在你试图使用一个数组作为函数来调用时。这可能是因为您在代码中使用了圆括号而不是方括号,或者您可能已经覆盖了一个函数的名称并将其赋值为一个数组。以下是一些可能导致此错误的示例代码: ```python import numpy as np # 1. 调用数组时使用圆括号而不是方括号 arr = np.array([1, 2, 3]) result = arr(1) # 错误:'numpy.ndarray' object is not callable # 2. 覆盖函数名称并将其赋值为一个数组 def np(): return "This is not the NumPy library" arr = np.array([1, 2, 3]) result = np(1) # 错误:'numpy.ndarray' object is not callable ``` 要解决此错误,请确保您正确地使用了圆括号和方括号,并检查您的代码中是否意外覆盖了一个函数的名称。

报错:TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable,怎么解决

这个错误通常出现在你试图将一个 numpy 数组当做函数来调用时,例如: ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) result = arr(0) # 错误,将 arr 当做函数调用了 ``` 要解决这个错误,你需要检查你的代码,找到哪个地方将一个 numpy 数组当做函数调用了,然后将其改正。你可以尝试将括号改为方括号,即使用索引来访问数组元素: ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) result = arr[0] # 正确,使用方括号访问数组元素 ``` 如果你无法确定哪个地方导致了这个错误,可以将错误信息打印出来,看看是哪一行代码出了问题: ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) result = arr(0) # 错误,将 arr 当做函数调用了 print("出错了!") # 这行代码不会执行 ``` 运行上面的代码,你会看到类似下面的错误信息: ``` Traceback (most recent call last): File "test.py", line 3, in <module> result = arr(0) # 错误,将 arr 当做函数调用了 TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable ``` 从错误信息中可以看出,这个错误发生在第 3 行。你可以检查这一行的代码,找出哪里出了问题。

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