TypeError: 'DataFrame' object is not an iterator

这个错误通常是由于将 Pandas DataFrame 对象用作迭代器时引起的，而 Pandas DataFrame 不是迭代器，因此不能像迭代器一样使用。

如果您想对 DataFrame 进行迭代，可以使用 iterrows() 方法，它可以将 DataFrame 的每一行转换为一个元组，并将该元组作为迭代器返回。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})

# 使用 iterrows() 进行迭代
for index, row in df.iterrows():
    print(index, row['col1'], row['col2'])

这将输出：

0 1 3
1 2 4

如果您只想迭代 DataFrame 的某些列，可以使用 itertuples() 方法，它将 DataFrame 的每一行转换为一个命名元组。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})

# 使用 itertuples() 进行迭代
for row in df.itertuples():
    print(row.col1, row.col2)

这将输出：

1 3
2 4

希望这可以帮助您解决问题。

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Iraceback(most recent calllast)TypeError:,list object is not an iterator

"TypeError: 'list' object is not an iterator" 是Python中的一个常见错误。它表示你尝试将一个列表对象用作迭代器，但列表对象本身并不是一个迭代器。

在Python中，迭代器是一种可以逐个访问元素的对象。列表是可迭代的，但不是迭代器。要使用迭代器，你需要使用内置的iter()函数将列表转换为迭代器，然后使用内置的next()函数逐个获取元素。

以下是解决该错误的几种方法：
1. 使用iter()函数将列表转换为迭代器，然后使用next()函数逐个获取元素。
2. 使用for循环来遍历列表，而不是尝试将其作为迭代器使用。
3. 如果你需要自定义迭代器行为，可以创建一个类并实现__iter__()和__next__()方法。

TypeError: dataframe() got an unexpected keyword argument 'use_container_width'

这 TypeError 表示 `dataframe()` 函数不支持 `use_container_width` 这个参数。可能是因为你使用了一个较新版本的 `dataframe()` 函数，而 `use_container_width` 参数是在较新的 Streamlit 版本中加入的。解决此问题的方法是更新你的 Streamlit 版本，或者在使用 `dataframe()` 函数时不要传入 `use_container_width` 参数。