AttributeError: 'Series' object has no attribute 'get_values'.

这个错误通常是因为pandas版本更新导致的，`get_values()`方法已经被弃用。可以使用`values`属性来代替。例如：

import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3])
print(s.values)

输出：

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相关问题

in waterfall base_values = shap_values.base_values AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'

这 error 是因为 `shap_values` 对象是一个 numpy 数组，而不是一个 `Explainer` 对象，因此它没有 `base_values` 属性。`base_values` 属性是 `Explainer` 对象的属性，它存储了用于计算 SHAP 值的基线值。要解决这个问题，你需要将 `shap_values` 对象转换为 `Explainer` 对象，然后再调用 `base_values` 属性。你可以通过以下代码实现：

import shap

# create an explainer object
explainer = shap.Explainer(model, X_train)

# compute shap values
shap_values = explainer(X_test)

# extract base values
base_values = explainer.base_values

这将创建一个 `Explainer` 对象 `explainer`，然后使用它来计算 SHAP 值，并从中提取基线值 `base_values`。

python中报错AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'get_values'该如何解决？

在Python中，当你尝试使用DataFrame.get_values()方法时，如果DataFrame对象没有该属性，则会抛出AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'get_values'异常。这通常是因为pandas版本更新导致的，pandas已经将get_values()方法弃用。

解决此问题的方法是使用.values属性来代替get_values()方法。例如，如果你想要获取一个DataFrame对象的值，请使用以下代码：

df.values

这将返回一个numpy数组，该数组包含DataFrame对象的所有值。