嘿，我看了你的问题，这个报错其实是因为DEAProblem并不是直接在pyDEA根模块下面的，它藏在core子模块里——从你打印的dir(pyDEA)结果里能看到core这个项，这就是突破口。

给你几个解决的小步骤：

1. 修正导入语句
   你需要从pyDEA.core.dea_problem里导入DEAProblem类，而不是直接用pyDEA调用。修改后的导入代码可以是这样：

   from pyDEA.core.dea_problem import DEAProblem
   

   要是你习惯保留模块层级调用，也可以这么写：

   import pyDEA.core as dea_core
   # 后面调用的时候就用这个路径
   CCR_problem = dea_core.dea_problem.DEAProblem(inputs, outputs, kind='CCR')
   

2. 修复代码里的变量名错误
   我注意到你定义了output变量，但后面创建问题对象的时候用的是outputs，这会触发NameError；而且输入输出最好保持相同的数据格式（都是numpy数组），所以把这行代码改一下：

   outputs = df[['Average Gross Profit']].values
   

3. 修改后的完整代码示例
   把这些调整整合后，你的代码应该是这样的：

   import pandas as pd
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   from sklearn.pipeline import Pipeline
   from pyDEA.core.dea_problem import DEAProblem
   
   df = pd.read_excel('/Users....')
   
   inputs = df[['Counted Rejections', 'Average Cost', 'Items with Complaint']].values
   outputs = df[['Average Gross Profit']].values
   
   # 创建CCR模型的DEA问题对象
   CCR_problem = DEAProblem(inputs, outputs, kind='CCR')
   # 求解模型
   CCR_results = CCR_problem.solve()
   

你可以先试试这个调整，应该就能解决那个属性错误了。要是还有问题，可以再检查一下pyDEA的安装是否完整，或者看看它的模块结构确认类的位置~

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Farah Aboucha