AttributeError: 'duckdb.duckdb.DuckDBPyConnection' object has no attribute 'columns'

这个错误提示`AttributeError: 'duckdb.duckdb.DuckDBPyConnection' object has no attribute 'columns'`意味着你在尝试访问DuckDB Python连接对象（DuckDBPyConnection）的一个属性叫做`columns`，但该对象实际上并没有这个属性。`columns`通常是用于查询结果或DataFrame中的列名，而在DuckDB库中，你可能需要获取表的列信息时，应该通过其他方法，如`cursor.description`或者`table.schema()`。

例如，如果你想获取表的列名，你可以这样做：

conn = duckdb.connect("my_database.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM my_table")
columns = [description for description in cursor.description]

如果`columns`属性对你的特定任务至关重要，确认一下文档是否指明了正确的获取方式，或者检查是否有版本兼容性的问题。

相关问题

for col in ws.columns: col.hidden = False 报错AttributeError: 'Cell' object has no attribute 'hidden'

根据提供的引用内容，你的代码报错是因为在`ws.columns`中的`col`对象没有`hidden`属性。`hidden`属性是用于隐藏列的，但是在`Cell`对象中并没有该属性。

如果你想要隐藏列，可以使用`openpyxl`库中的`ColumnDimension`对象来实现。你可以通过以下步骤来隐藏列：

1. 导入`openpyxl`库：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter

2. 创建一个`Workbook`对象并选择一个工作表：

wb = Workbook()
ws = wb.active

3. 遍历每一列并隐藏列：

for col in ws.columns:
    col_letter = get_column_letter(col[0].column)
    ws.column_dimensions[col_letter].hidden = True

这样，你就可以成功隐藏列了。

feature_names = X.columns AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'

这个错误提示表明在使用属性'columns'时，'numpy.ndarray'对象没有该属性。这通常是因为数据类型不正确导致的。在这种情况下，'X'被解释为一个numpy数组，而不是一个pandas DataFrame对象。因此，'columns'属性不可用。要解决这个问题，可以将numpy数组转换为pandas DataFrame对象，方法如下：

X = pd.DataFrame(X)

这将把numpy数组'X'转换为pandas DataFrame对象，并使'columns'属性可用。