df = pd.DataFrame(results) boxs = df.xyxy[0].values AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'xyxy'、

这个错误发生的原因是`DataFrame`对象没有`xyxy`属性。在代码中，`results`是一个`DataFrame`对象，您可能在创建`DataFrame`对象时没有正确地分配列名。

因此，您需要检查一下`results`的列名是否正确，特别是`xyxy`列是否存在。如果该列不存在，请确保您已经正确地从检测结果中提取了边界框坐标，并将其作为新的列添加到`DataFrame`对象中。

如果您已经正确添加了`xyxy`列，那么请检查一下您的代码是否正确引用了`xyxy`列。可能是您的代码中有拼写错误或者使用了错误的列名。

如果您无法解决这个问题，您可以将相关代码片段和数据示例提供给我，让我更好地帮助您进行调试。

相关问题

results = model(color_image) df = pd.DataFrame(results) boxs = df.xyxy[0].valuesAttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'xyxy'

根据您提供的信息，`results`是由`model(color_image)`返回的结果，它可能是一个包含了检测结果的`tensor`对象，而不是`DataFrame`对象。因此，在使用`pd.DataFrame`将`results`转换为`DataFrame`对象后，您需要检查一下`DataFrame`中是否有包含边界框坐标的列。

如果您已经将边界框坐标添加为新的列，并将其命名为`xyxy`，那么您需要检查一下该列是否存在于`DataFrame`对象中。您可以使用`df.columns`方法查看所有的列名，确认`xyxy`列是否存在。

如果`xyxy`列不存在，那么可能是您添加列的代码存在问题。您可以检查一下添加列的代码是否正确，并确认该列已经成功添加到了`DataFrame`对象中。

如果`xyxy`列存在于`DataFrame`对象中，那么可能是您的代码中存在其他错误。您可以检查一下代码中对`xyxy`列的引用是否正确，特别是在`df.xyxy[0].values`处是否正确使用了列名。

如果您无法解决这个问题，您可以将相关代码片段和数据示例提供给我，让我更好地帮助您进行调试。

df =pd.DataFrame(df.values(), columns=column) ^^^^^^^^^ AttributeError: 'list' object has no attribute 'values'

出现这个错误的原因是因为在该代码中，变量`df`被认为是一个列表（list）对象，而列表对象没有`values`属性。`values`属性通常用于DataFrame对象，以返回DataFrame的数据部分。

要解决这个问题，需要确保变量`df`是一个DataFrame对象。可以通过使用`pd.DataFrame()`函数将列表（list）转换为DataFrame对象。使用该函数时，列表中的每个元素将成为DataFrame的一行数据。

下面是正确的代码示例：

import pandas as pd

df_list = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
columns = ['Name', 'Age']

df = pd.DataFrame(df_list, columns=columns)

在上面的例子中，我们首先创建了一个列表`df_list`，其中包含了包含姓名和年龄的子列表。然后，我们定义了一个`columns`列表，其中包含了DataFrame的列名。最后，我们使用`pd.DataFrame()`函数将`df_list`转换为DataFrame对象，并将`columns`指定为列名。