报错AttributeError: 'FieldFile' object has no attribute 'values_list'

非常抱歉，我之前的回答有误。`FieldFile` 对象并没有 `values_list` 方法可用。

要获取多个文件字段的完整路径，你可以使用以下方法：

file_paths = []
for file_obj in obj.myfiles.all():
    file_paths.append(file_obj.myfile.path)
print(file_paths)

在上述示例中，假设 `myfile` 是一个 `FileField` 字段，而 `myfiles` 是一个 `ManyToManyField` 字段，将 `MyFileModel` 与 `MyModel` 关联起来。我们通过迭代 `obj.myfiles.all()` 来访问每个文件对象，并使用 `path` 属性获取每个文件的完整路径。

请注意，这里的 `myfiles` 是一个多对多关系字段，所以我们需要使用 `.all()` 方法来获取关联的所有文件对象。

希望这次能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

scrapy创建项目时报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'itervalues'

引用\[1\]:这个错误的原因是因为你的代码中使用了一个不再支持的方法itervalues()。在Python 3中，字典对象没有itervalues()方法，而是使用values()方法来获取字典的值。所以当你的代码中使用了itervalues()方法时，就会报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'itervalues'。

问题: scrapy创建项目时报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'itervalues'
回答: 这个错误的原因是因为你的代码中使用了一个不再支持的方法itervalues()。在Python 3中，字典对象没有itervalues()方法，而是使用values()方法来获取字典的值。所以当你的代码中使用了itervalues()方法时，就会报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'itervalues'。为了解决这个问题，你需要将代码中的itervalues()方法替换为values()方法。这样就可以正确地获取字典的值了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决AttributeError: ‘collections.OrderedDict‘ object has no attribute ‘eval‘](https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/124956472)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

还是报错AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'tolist'

非常抱歉，我之前的回答有误。在 DataFrame 上使用 `tolist()` 方法是不正确的。

要从 DataFrame 中提取每一行的最小的前3个值和对应的索引，并将其导出到一个新的 DataFrame 中，您可以使用 `apply()` 方法结合 `nsmallest()` 函数来实现。以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd

# 假设您的 DataFrame 名为 df

# 提取每一行的最小的前3个值和对应的索引
min_top3_df = df.apply(lambda row: row.nsmallest(3).reset_index(), axis=1)

# 创建一个新的 DataFrame
new_df = pd.DataFrame(columns=["Value_1", "Index_1", "Value_2", "Index_2", "Value_3", "Index_3"])

# 填充新的 DataFrame
for idx, row in min_top3_df.iteritems():
    new_df.loc[idx] = row.values.flatten()

# 输出新的 DataFrame
print(new_df)

在上述代码中，`df` 是您的原始 DataFrame。通过 `apply()` 方法对每一行使用 `nsmallest(3)` 函数，以获取每行的最小的前3个值和对应的索引。使用 `reset_index()` 来重新设置索引。

然后，我们创建一个空的新 DataFrame，该新 DataFrame 将用于存储提取出的值和索引。我们指定新 DataFrame 的列名（"Value_1", "Index_1", "Value_2", "Index_2", "Value_3", "Index_3"）。

最后，我们使用 `iteritems()` 遍历 `min_top3_df`，并通过 `values.flatten()` 将每一行的值展平为一维数组，并将其填充到新 DataFrame 中的相应行。

请注意，根据您的实际数据结构和需求，您可能需要适当地调整代码。