'Series' object has no attribute 'int'

Pandas 的 Series 对象没有 int 属性，因此会出现该错误。

可能是由于你对 Series 对象进行了 int 属性的调用，例如：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(s.int)

上述代码会报错：'Series' object has no attribute 'int'。

如果你想获取 Series 对象中的整数值，可以使用 values 属性或者 tolist() 方法，例如：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(s.values)
print(s.tolist())

输出：

[1 2 3 4 5]
[1, 2, 3, 4, 5]

这样就可以获取 Series 对象中的整数值了。

相关问题

'Series' object has no attribute 'int'、

这个错误是因为你尝试在一个Series对象上调用int属性，而Series对象没有int属性。

Series是pandas库中的一个数据结构，类似于一维数组，可以存储带标签的数据。如果你想将Series对象中的数据转换为整数类型，可以使用astype()方法。例如，将一个Series对象转换为整数类型可以使用以下代码：

series_obj.astype(int)

请注意，在使用astype()方法之前，确保Series对象中的数据确实可以转换为整数类型，否则会引发ValueError异常。

Series' object has no attribute 'columns'

这个错误通常是因为你尝试在 Pandas 的 Series 对象上使用了 `columns` 属性，但是 Series 对象是没有 `columns` 属性的。

`columns` 属性是针对 Pandas 的 DataFrame 对象的，用于获取 DataFrame 中的列名。如果你想要获取 Series 中的索引名可以使用 `index.name` 属性，例如：

import pandas as pd

# 创建一个 Series 对象
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='numbers')

# 获取 Series 的索引名
print(s.index.name)

输出结果：

numbers

注意，这里使用了 `name` 属性来给 Series 命名，如果没有给 Series 命名则不会有 `name` 属性。如果你想要获取 Series 中的值，可以直接使用 Series 对象，例如：

import pandas as pd

# 创建一个 Series 对象
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 输出 Series 中的值
print(s)

输出结果：

a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

可以看到，Series 对象中只有索引和值，没有列名。