AttributeError: 'int' object has no attribute 'iterrows'

`AttributeError: 'int' object has no attribute 'iterrows'` 这种错误通常是由于你试图在一个整数(int)对象上调用Pandas DataFrame特有的方法`iterrows()`导致的。`iterrows()` 是Pandas DataFrame中的一个方法，用于逐行遍历DataFrame，返回索引值和对应的行数据，这是适用于DataFrame对象的操作，而不是基本的数据类型如整数。

如果你收到了这个错误，你需要检查你的代码，看看是否在预期的地方使用了DataFrame。可能是以下几个情况之一：
1. **误操作**：你可能试图在整数或者其他非DataFrame对象上调用了`iterrows()`。确保你操作的对象是一个Pandas DataFrame。
2. **函数或方法参数**：在函数或方法调用中，传入了一个整数，但期望的是DataFrame作为参数。确保传递的是一个已经创建好的DataFrame实例。
3. **循环结构**：在循环中，可能你无意间将整数值赋给了DataFrame，检查一下是否有这种可能。

修复这个问题的方式就是明确地检查对象类型，并确保只在DataFrame对象上使用DataFrame的方法，例如：

df = pd.DataFrame(...)  # 创建一个DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    # 在这里对row进行操作

相关问题

AttributeError: int object has no attribute int

抱歉，根据提供的引用内容，无法回答“AttributeError: int object has no attribute int”的问题。但是，根据错误信息“AttributeError: 'int' object has no attribute 'encode'”和“AttributeError: 'int' object has no attribute 'endswith'”，可以得出结论：在代码中，将整数类型的变量当作字符串类型来使用了，而整数类型没有“encode”或“endswith”等字符串类型的属性，因此会出现“AttributeError”错误。

解决这个问题的方法是，检查代码中是否有将整数类型的变量当作字符串类型来使用的情况，如果有，需要将其转换为字符串类型后再进行操作。可以使用str()函数将整数类型的变量转换为字符串类型，例如：

num = 123
str_num = str(num)

AttributeError: list object has no attribute iloc

`iloc` is a method provided by Pandas DataFrame and Series objects to access data using integer-based indexing. It seems that you are using it with a list object which does not have this attribute.

To resolve this error, you should check if you are working with a Pandas DataFrame or Series object when trying to use `iloc`. If you are working with a list object, you can access its elements using integer-based indexing directly, without using `iloc`.

Here is an example:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[0])  # Output: 1
print(my_list[1:3])  # Output: [2, 3]

If you are working with a Pandas DataFrame or Series object, make sure to use the correct syntax for `iloc`. Here is an example:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
print(df.iloc[0])  # Output: a    1\nb    4\nName: 0, dtype: int64
print(df.iloc[0, 1])  # Output: 4