newdata.astype

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错误 1 重载决策失败，原因是没有可访问的“FillSchema”可以用这些参数调用: “Public Overrides Function FillSchema(dataSet As System.Data.DataSet, schemaType As System.Data.SchemaType) As System.Data.DataTable()”: 类型“System.Data.OleDb.OleDbConnection”的值无法转换为“System.Data.DataSet”。 “Public Function FillSchema(dataTable As System.Data.DataTable, schemaType As System.Data.SchemaType) As System.Data.DataTable”: 类型“System.Data.OleDb.OleDbConnection”的值无法转换为“System.Data.DataTable”。

这个错误通常是因为代码中使用了错误的方法或参数来调用 FillSchema 方法。FillSchema 方法是用来填充数据表的架构信息，它需要传入一个数据集或数据表参数。根据错误信息，我们可以看到代码中将 OleDbConnection 对象直接传入了 FillSchema 方法，导致参数类型不匹配，从而引发了重载决策失败的错误。

解决这个错误的方法是，确认你的代码中是否正确地调用了 FillSchema 方法，并且传入了正确的参数。如果你需要填充整个数据集的架构信息，应该使用数据适配器的 FillSchema 方法，例如：

Dim connection As New OleDbConnection("Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=ExcelFile.xlsx;Extended Properties='Excel 12.0 Xml;HDR=YES;'")
Dim adapter As New OleDbDataAdapter("SELECT * FROM [Sheet1$]", connection)
Dim dataSet As New DataSet()
adapter.FillSchema(dataSet, SchemaType.Source)

在上面的代码中，我们首先创建了一个 OleDbConnection 对象和一个 OleDbDataAdapter 对象，然后使用 FillSchema 方法将架构信息填充到数据集中。注意，我们传入的第一个参数是一个数据集对象，而不是 OleDbConnection 对象。

如果你只需要填充单个数据表的架构信息，可以使用 FillSchema 方法的另一个重载，例如：

Dim connection As New OleDbConnection("Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=ExcelFile.xlsx;Extended Properties='Excel 12.0 Xml;HDR=YES;'")
Dim adapter As New OleDbDataAdapter("SELECT * FROM [Sheet1$]", connection)
Dim dataTable As New DataTable()
adapter.FillSchema(dataTable, SchemaType.Source)

在上面的代码中，我们创建了一个 DataTable 对象，然后使用 FillSchema 方法将架构信息填充到数据表中。注意，我们传入的第一个参数是一个数据表对象，而不是 OleDbConnection 对象。

data_new = np.array([]) data = file_data['面积(㎡)'].values for i in data: data_new = np.append(data_new,np.array(i[:-2])) data = data_new.astype(np.float64) file_data.loc[:'面积(㎡)']=data file_data报错修改

根据您提供的代码，我看到您可能是想将 `file_data` 中的 `面积(㎡)` 字段的数值后面的单位（即 '㎡'）去掉，并将剩余的数据转换为浮点数，然后更新回 `file_data` 中相应的字段。但是您的代码有一些问题，可能导致报错。

首先，您初始化 `data_new` 的时候使用了一个空的 numpy 数组，这样的话在循环过程中每次都需要将 `data_new` 扩展一次，这样的效率非常低下。建议您在初始化 `data_new` 的时候指定一个合适的大小。

其次，您在循环过程中使用了 `np.append()`，这个函数的效率也比较低下，因为它每次都会创建一个新的数组，并将原数组的数据复制到新数组中。建议您使用 Python 列表进行存储，然后在循环结束后一次性转换为 numpy 数组。

最后，您在更新 `file_data` 的时候使用了 `loc`，但是 `loc` 的用法是从行标签或列标签中选择行或列，而不是对整个 DataFrame 进行赋值。建议您使用 `iloc` 或直接对 `file_data['面积(㎡)']` 进行赋值。

下面是修改后的代码示例：

data = file_data['面积(㎡)'].values
data_new = [float(i[:-2]) for i in data]
file_data['面积(㎡)'] = data_new

这个代码将 `data` 中的每个元素去掉最后两个字符（即 '㎡'），然后转换为浮点数，存储到 `data_new` 列表中。最后将 `data_new` 赋值给 `file_data` 中的 '面积(㎡)' 列。