'numpy.int64' object has no attribute 'decode'

这个错误通常出现在尝试对一个整数类型的变量使用字符串方法时。因为 `numpy.int64` 是一个整数类型，它没有 `decode` 方法，所以会报错。

你需要检查一下代码，看看是否有在整数类型的变量上使用了字符串方法。如果是，那么需要将这些方法应用于字符串类型的变量，或者将整数变量转换为字符串类型。

相关问题

'numpy.int64' object has no attribute 'strip

'numpy.int64' object has no attribute 'strip' 这个错误通常是因为你试图对一个numpy.int64类型的对象使用strip()方法，但是这个方法并不存在于该对象中。strip()方法用于去除字符串两端的空格。然而，numpy.int64是一个numpy库中的整数类型，它并没有strip()方法。如果你需要去除整数类型的字符串两端的空格，你可以先将其转换为字符串类型，然后再使用strip()方法进行去除空格操作。

下面是一个示例代码，展示了如何解决这个问题：

import numpy as np

# 创建一个numpy.int64对象
num = np.int64(10)

# 将numpy.int64对象转换为字符串类型，并使用strip()方法去除空格
num_str = str(num).strip()

print(num_str)

在这个示例中，我们首先将numpy.int64对象转换为字符串类型，然后再使用strip()方法去除空格。这样就可以避免因为numpy.int64类型没有strip()方法而导致的错误。

希望这个解答对你有帮助。如果你有任何其他问题，请随时提问。

'numpy.int64' object has no attribute 'apply'

根据提供的引用内容，'numpy.int64'对象没有'apply'属性。这意味着在使用'numpy.int64'对象时，不能直接调用'apply'方法。可能是因为'apply'方法不适用于'numpy.int64'对象。

以下是一个示例，演示了如何使用'apply'方法：

import pandas as pd

# 创建一个包含'numpy.int64'对象的Series
data = pd.Series([1, 2, 3], dtype='int64')

# 尝试使用'apply'方法
result = data.apply(lambda x: x * 2)  # 这里会报错，因为'numpy.int64'对象没有'apply'属性

print(result)

在这个示例中，我们尝试在一个包含'numpy.int64'对象的Series上使用'apply'方法，但是会出现AttributeError，因为'numpy.int64'对象没有'apply'属性。