AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'values'

这个错误是因为 numpy.ndarray 对象没有 values 属性。这个错误通常发生在尝试将 numpy 数组转换为 pandas DataFrame 或 Series 时。

如果你想将 numpy 数组转换为 DataFrame 或 Series，可以使用 pandas 库的 DataFrame 或 Series 函数：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 numpy 数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 将 numpy 数组转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(arr, columns=['col1', 'col2'])

# 将 numpy 数组转换为 Series
s = pd.Series(arr.flatten(), name='values')

在上面的代码中，我们使用 pandas 的 DataFrame 和 Series 函数来将 numpy 数组转换为 DataFrame 和 Series。注意，在转换为 Series 时，我们使用了 numpy 的 flatten 函数将二维数组压平为一维数组。

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AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc

这个错误通常是由于使用了NumPy数组而不是Pandas DataFrame对象的方法所导致的。iloc是Pandas DataFrame对象的方法，用于按位置选择行和列。如果你使用的是NumPy数组，则会出现“AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'”的错误。解决此问题的方法是将NumPy数组转换为Pandas DataFrame对象。以下是两种解决方法：

方法一：使用Pandas DataFrame对象而不是NumPy数组

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
x = data.iloc[:,:3] # 选择前三列
y = data.iloc[:,3] # 选择第四列

方法二：将NumPy数组转换为Pandas DataFrame对象

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('data.csv')
x = data.iloc[:,:3].values.astype(int) # 将前三列转换为整数类型的NumPy数组
x = pd.DataFrame(x) # 将NumPy数组转换为Pandas DataFrame对象
y = data.iloc[:,3].values # 选择第四列并转换为NumPy数组

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'sort_values'

出现AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'sort_values'的错误是因为在numpy数组对象上调用了sort_values方法，但是该方法并不存在于numpy数组对象中。sort_values是pandas.DataFrame对象的方法，用于对DataFrame对象的某一列进行排序。

要解决这个错误，你需要确保你在调用sort_values方法之前使用了pandas库中的DataFrame对象，而不是numpy数组对象。