'numpy.float64' object has no attribute 'to_excel'

这个错误通常是因为你尝试使用NumPy数组（numpy.ndarray）中的数据将数据写入Excel文件中，但是NumPy数组中的数据类型不支持Excel文件的写入操作。

一种解决方法是将NumPy数组转换为Pandas数据框（Pandas DataFrame），然后使用Pandas的to_excel()方法将数据写入Excel文件中。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将NumPy数组转换为Pandas数据框
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据写入Excel文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

在这个例子中，我们首先创建一个NumPy数组，然后将其转换为Pandas数据框，并最终将数据框写入Excel文件。请注意，我们需要将index参数设置为False，以便在Excel文件中不包含行索引。

相关问题

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'to_excel'

这个错误是因为 'numpy.float64' 对象没有 'to_excel' 属性。根据提供的引用内容，没有直接提到 'to_excel' 这个方法的修复方法。但是你可以参考中的修复方法，对于类似的错误，一般来说可以通过将数据转换为正确的类型来解决。你可以尝试将 'numpy.float64' 对象转换为正确的数据类型，或者使用其他的方法来将数据导出成 Excel 格式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [如何借助new bing修复 pyfolio: AttributeError: ‘numpy.int64‘ object has no attribute ‘to_...](https://blog.csdn.net/a405942873/article/details/130455236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [loss训练记录](https://blog.csdn.net/weixin_41169280/article/details/127885915)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

AttributeError: numpy.float64 object has no attribute append

这个错误提示意味着你试图在一个 numpy.float64 对象上调用 append 方法，但是该对象并没有这个方法。numpy.float64 是一个标量类型，它不支持 append 操作。如果你想要将多个 float64 值存储到一个数组中，可以使用 numpy 数组或 Python 列表。

下面是一个使用 numpy 数组的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个空的 float64 数组
arr = np.array([], dtype=np.float64)

# 向数组中添加元素
arr = np.append(arr, 1.0)
arr = np.append(arr, 2.0)
arr = np.append(arr, 3.0)

print(arr)  # 输出 [1. 2. 3.]