'DataFrame' object has no attribute 'as_matrix'怎么解决

### 回答1：
这个错误是因为在最新版本的 pandas 中已经不再支持 `as_matrix` 方法了，推荐使用 `.to_numpy()` 方法代替。

因此，您可以这样修改代码：

data = df.to_numpy()

### 回答2：
问题的出现是因为在新版本的pandas中废弃了DataFrame的as_matrix()方法，但你可能在旧版本的pandas中使用了该方法。

解决方法是使用新版本的pandas提供的替代方法values。可以通过将DataFrame转换为numpy数组或者使用to_numpy()方法来获取同样的功能。

例如，如果你想将DataFrame df转换为numpy数组，可以使用以下代码：

import numpy as np
array = df.values

或者使用to_numpy()方法：

array = df.to_numpy()

这些方法都能够将DataFrame转换为一个二维numpy数组，使你能够进一步处理数据。请注意，在新版本的pandas中，to_numpy()方法是推荐使用的替代方法。

另外，在某些情况下，你可能想要将DataFrame转换为一个列表，可以使用以下方法：

list = df.values.tolist()

这将得到一个包含DataFrame数据的列表，每一行是一个子列表。

因此，根据你的需求选择适合的方法，即可解决"DataFrame' object has no attribute 'as_matrix'"的问题。

### 回答3：
在Pandas的最新版本中（0.24.0及更高版本），DataFrame对象已经没有as_matrix属性了，原因是as_matrix方法容易导致混淆和错误的使用。根据官方文档，建议使用values属性来获取DataFrame对象的数据作为NumPy数组。

解决方法如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(...)  # 假设有一个DataFrame对象df

# 使用values属性来将DataFrame对象转换为NumPy数组
array = df.values

你可以使用上述方法来解决'DataFrame' object has no attribute 'as_matrix'的问题。这种方法不仅更简洁和直观，还能避免可能导致问题和错误的as_matrix方法。