iterable expected, not numpy.int64

这个错误通常出现在你尝试使用一个不是可迭代对象的数据类型作为可迭代对象。numpy.int64是一个整数类型的数据类型，不是可迭代对象。你需要将其转换为可迭代对象，比如列表或者元组，然后再进行迭代。你可以使用列表或元组的构造函数来进行转换，例如：

my_list = list(numpy_int64)

或者

my_tuple = tuple(numpy_int64)

然后你可以对my_list或my_tuple进行迭代。

相关问题

_csv.Error: iterable expected, not numpy.int32

这个错误通常发生在使用pandas库读取csv文件时，其中某一列的数据类型为numpy.int32，而pandas默认将其解析为单个整数而不是可迭代对象。

解决办法是在读取csv文件时指定该列的数据类型为object或str，例如：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('myfile.csv', dtype={'mycolumn': object})

这将强制pandas将该列解析为字符串，从而避免了该错误。当然，你也可以根据实际情况选择其他的数据类型。

_csv.error: iterable expected, not numpy.float64

### 回答1：
这个错误提示是因为在读取CSV文件时，程序期望得到一个可迭代的对象，但是却得到了一个numpy.float64类型的数据。可能是在读取CSV文件时，数据类型不一致导致的。需要检查一下CSV文件的格式和数据类型是否正确。

### 回答2：
_csv.error: iterable expected， not numpy.float64 这个错误的意思是在读取CSV文件时，程序期望得到的是一个可迭代的对象，但实际得到的是一个Numpy中的float64数据类型。

造成这个错误的原因可能是数据行的某些列中包含了Numpy中的float64数据类型。在CSV文件中，每行数据应该是以逗号作为分隔符的一组数据，如果其中包含了Numpy中的float64类型的数据，Python看到这种数据类型默认会将其作为单个对象处理，而不是一组数据，因此就会出现上述错误。

解决这个问题的方法可以将包含这种数据类型的列转化为Python中的List类型，或者使用Pandas等其他数据处理工具进行数据的读取和处理。要将包含这种数据类型的列转换为Python中的List，可以使用tolist()函数。例如，给定一个包含Numpy.float64数据类型的列的数据框df，可以通过以下方法来转换这列：

`df['column_name'] = df['column_name'].tolist()`

其中，column_name是需要转化的列名。这样，就可以将这列数据转化为Python中的List类型，避免出现_csv.error: iterable expected， not numpy.float64这个错误。

### 回答3：
这个错误通常出现在使用pandas库读取csv文件时。通常情况下，读取csv文件会返回一个DataFrame对象，其中包含多行多列的数据。然而，如果在读取csv文件时发现某些列的数据类型不一致，可能会导致出现这个错误。

在这种情况下，pandas会尝试将不同数据类型的数据转换为同一数据类型。如果某些数据无法转换，则会出现“iterable expected，not numpy.float64”的错误。

解决这个错误的方法是检查csv文件中各列的数据类型，并确保它们都是一致的。例如，如果csv文件中有一个数值列和一个文本列，可以尝试将文本列转换为数值列，或者将数值列转换为文本列，以确保它们都具有相同的数据类型。

另一种解决这个错误的方法是添加一个参数，将不同数据类型的数据转换为字符串类型。例如，可以在读取csv文件时添加“dtype=str”参数，将所有列的数据类型转换为字符串类型，来避免这个错误的出现。

总之，避免这个错误的方法是确保csv文件中所有列的数据类型都是一致的，并且在读取csv文件时加上适当的参数，以确保数据被正确地转换。