attributeerror: 'dataframe' object has no attribute 'reshape'

### 回答1：
这个错误是因为DataFrame对象没有reshape属性。可能是因为您尝试在DataFrame对象上使用了reshape方法，但是这个方法只能在numpy数组上使用。您可以将DataFrame对象转换为numpy数组，然后再使用reshape方法。

### 回答2：
这个错误是因为pandas中的Dataframe对象并不具备numpy库中的reshape()函数，因此在使用时会报错。 Reshape()函数是用来改变数据的形状的，而pandas库中的Dataframe对象是二维的表格型数据结构，它使用的是行列索引来访问数据，因此没有reshape()函数。

如果我们需要改变Dataframe的形状，可以使用pandas库中的其他函数来实现。例如，使用stack()和unstack()函数和melt()函数可以将数据从宽格式转换为长格式或多重索引格式；使用pivot()和pivot_table()函数可以将数据从长格式转换为宽格式。

另外，如果需要使用numpy库中的reshape()函数，需要将Dataframe转换为numpy数组再进行操作。可以通过values属性将Dataframe转换为数组，然后再使用reshape()函数。例如，df.values.reshape((m, n))，其中m和n分别为要求的行和列的数目。

总之，正确使用pandas中的函数和转换成numpy数组都可以实现对数据形状的改变，而不会出现“AttributeError: 'Dataframe' object has no attribute 'reshape'”这个错误。

### 回答3：
这个错误出现在使用Pandas库中的DataFrame对象时，试图使用reshape()方法时。但是DataFrame对象中并没有这个方法。

在NumPy中，reshape()方法用于改变数组的形状。而DataFrame对象是由Pandas库创建的，与NumPy中的数组不同。虽然DataFrame也可以存储多维数据，但是它没有像NumPy那样的数组操作功能。

如果需要reshape DataFrame对象中的数据，可以使用Pandas库中的一些方法。例如，使用pivot()方法可以将长格式的数据转换为宽格式，而使用melt()方法可以将宽格式的数据转换为长格式。

另外，如果需要将DataFrame对象转换为NumPy数组进行操作，可以使用to_numpy()方法。转换后的数组可以使用reshape()方法进行形状操作。

总之，出现'attributeerror: 'dataframe' object has no attribute 'reshape''错误时，需要检查代码中是否使用了正确的方法。如果需要对DataFrame对象中的数据进行形状操作，应该选择Pandas库中的相应方法。