Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject2\main.py", line 30, in <module> X = data.drop('day_28_flg', axis=1) # 特征列,删除表中为标签的那一列数据 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop'是什么错误

这个错误提示表明你试图在一个numpy数组上调用pandas DataFrame对象的方法。`np.ndarray`和`pd.DataFrame`是两种不同的数据类型，它们有不同的属性和方法。

在这个错误中，你的`data`对象是一个numpy数组。如果你想使用pandas的`drop()`方法删除一个列，你需要将numpy数组转换为DataFrame对象。可以使用`pd.DataFrame()`函数将numpy数组转换为DataFrame对象，例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个numpy数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将numpy数组转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

# 使用drop()方法删除列
df = df.drop('B', axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A  C
0  1  3
1  4  6
2  7  9

在你的代码中，如果`data`是一个numpy数组，你需要将它转换为DataFrame对象才能使用`drop()`方法。你可以使用`pd.DataFrame()`函数将其转换为DataFrame对象，例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个numpy数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将numpy数组转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

# 使用drop()方法删除列
X = df.drop('B', axis=1)

# 打印结果
print(X)