TypeError: Input must be list-like

如果你遇到了 "TypeError: Input must be list-like" 错误，这通常意味着你传递给 `pd.MultiIndex.from_product()` 函数的参数不是一个可迭代对象，或者是一个嵌套的可迭代对象（即包含多个列表或元组的列表）。

请确保你传递给 `from_product()` 函数的参数是一个列表或元组，并且其中每个元素都是一个可迭代对象。例如，如果你想要创建一个包含多个索引级别的 MultiIndex 对象，可以使用类似下面的代码：

header = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['1', '2'], ['x', 'y']])

这将创建一个三级索引，其中第一级别的索引是 "A" 或 "B"，第二级别的索引是 "1" 或 "2"，第三级别的索引是 "x" 或 "y"。请注意，每个元素都是一个列表，因此 `from_product()` 函数可以正确地创建 MultiIndex 对象。

相关问题

TypeError: Input must be a list-like for parameter `columns`

根据错误提示，`pd.get_dummies`函数的`columns`参数需要传入一个类似列表的输入。在你的代码中，你将列名作为字符串传递给了`columns`参数，这可能导致了错误。

要修复这个问题，你可以将列名放入一个列表中，然后将该列表传递给`columns`参数。例如，将以下代码：

data["Plane linear"]  = pd.get_dummies(data, columns="Plane linear")
data["Pier type"]  = pd.get_dummies(data, columns="Pier type")
data["Foundation type"]  = pd.get_dummies(data, columns="Foundation type")
data["Bearing type"]  = pd.get_dummies(data, columns="Bearing type")

修改为：

data["Plane linear"]  = pd.get_dummies(data, columns=["Plane linear"])
data["Pier type"]  = pd.get_dummies(data, columns=["Pier type"])
data["Foundation type"]  = pd.get_dummies(data, columns=["Foundation type"])
data["Bearing type"]  = pd.get_dummies(data, columns=["Bearing type"])

这样就能正确地将列名作为列表传递给`pd.get_dummies`函数的`columns`参数了。

TypeError: expected string or bytes-like object, got list

TypeError: expected string or bytes-like object, got list 是一个常见的Python报错。它表示期望的是字符串或类似字节对象，但实际传入的是列表。

这个错误通常发生在需要字符串或字节对象作为参数的函数或方法中，而实际传入的是列表。例如，当你尝试对一个列表进行操作，但该操作只适用于字符串或字节对象时，就会出现这个错误。

解决这个问题的方法是将列表转换为字符串或字节对象，以使其与函数或方法的要求相匹配。你可以使用join()方法将列表中的元素连接成一个字符串，或者使用bytes()函数将列表转换为字节对象。

下面是一个示例代码，演示了如何解决这个错误：

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_string = ' '.join(str(x) for x in my_list)
print(my_string)  # 输出：'1 2 3 4 5'

my_bytes = bytes(my_list)
print(my_bytes)  # 输出：b'\x01\x02\x03\x04\x05'

在这个示例中，我们首先使用join()方法将列表中的元素连接成一个字符串，然后使用bytes()函数将列表转换为字节对象。