以上代码还是出现相同问题

如果上面的修改仍然出现问题，可能是你在试图访问 DataFrame 的列属性之前，尚未完成所有行的填充。为了确保每一行都被正确填充，你需要在添加完一行后再移动到下一行。这里是一个完整的修复版本：

mutual_info_values_list = []
for i in range(len(data.columns)):
    row = []  # 创建一个新的行
    for j in range(i):
        X_column = data[:, i]
        Y_column = data[:, j]

        mi = mutual_info_score(X_column, Y_column)
        row.append(mi)  # 将计算的结果添加到当前行
    mutual_info_values_list.append(row)  # 完成当前行后，添加到列表中

mutual_info_values = pd.DataFrame(mutual_info_values_list, index=data.columns, columns=data.columns)

# 现在你可以检查 mutual_info_values 是否有 `.columns` 属性，应该已经解决了先前的问题
print(mutual_info_values.columns)

这个版本会确保每个 `.append()` 操作都在创建新的 DataFrame 行之后进行，因此不会报错。

相关问题

若类型相同还是出现上述问题呢

如果类型相同，但是仍然出现类型转换异常，可能是因为数据格式问题。比如，如果你想将一个字符串转换为列表，但是这个字符串的格式不符合列表的格式要求，仍然会出现类型转换异常。

此外，如果你使用的转换方法不正确，也可能导致类型转换异常。比如，如果你使用了将一个字符串转换为整数的方法，但是这个字符串的格式不是整数，也会出现类型转换异常。

因此，无论类型是否相同，都需要确保数据格式正确，并使用正确的转换方法。如果问题仍然存在，你可以提供更多的代码和错误信息，以便更好地帮助你解决问题。

c语言会出现的代码规范性问题

C语言是一种广泛应用的编程语言，但在编写C语言代码时经常会出现一些代码规范性问题。以下是一些常见的问题：

1. 缩进：在C语言中，缩进是一种提高代码可读性的重要方式。然而，有些程序员可能会在缩进时使用不一致的空格或制表符，导致代码看起来混乱不一致。

2. 命名规范：命名变量、函数和其他标识符时应遵循一定的规范。然而，有时程序员会使用不具描述性的变量名，或者使用不一致的命名风格，使得阅读和理解代码变得困难。

3. 注释：注释是一种重要的说明工具，可以帮助其他程序员理解代码的目的和实现方法。然而，有些程序员可能忽略注释或者写得不清晰，使得代码难以理解和维护。

4. 代码重复：有些程序员可能会重复编写相同的代码，而不是使用函数或宏来避免重复。这会导致代码冗余和可维护性下降。

5. 错误处理：在C语言中，错误处理是一项重要的任务。然而，有些程序员可能会忽略错误处理，导致程序出现未处理的异常情况。

为了解决这些问题，程序员可以遵循一些代码规范，如使用统一的缩进、采用描述性的命名、正确使用注释、避免代码冗余、并在必要时进行错误处理。此外，使用一些静态代码分析工具，如Lint，可以帮助检测潜在的代码规范性问题。