又显示total_production_count = sum([worksheet.cell(row=row, column=3).value for row in range(2, worksheet.max_row+1)]) TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

时间: 2024-01-28 11:04:37 浏览: 25
这个错误提示是由于 `worksheet.cell(row=row, column=3).value` 返回的值不是数字类型,而是字符串类型。这可能是因为 Excel 中的单元格格式为文本格式,而不是数字格式。 在计算 `total_production_count` 和 `total_qualified_count` 的过程中,我们需要计算生产数量和合格数量的总和,如果其中有一个值是字符串类型,就会出现这个错误。 为了避免这个错误,我们可以在计算总和之前,对值进行类型转换。例如,您可以使用以下代码: ```python # 计算总生产数量 production_counts = [worksheet.cell(row=row, column=3).value for row in range(2, worksheet.max_row+1)] production_counts = [int(x) if isinstance(x, (int, float)) else 0 for x in production_counts] # 将非数字类型的值转换为 0 total_production_count = sum(production_counts) # 计算总合格数量 qualified_counts = [worksheet.cell(row=row, column=worksheet.max_column).value for row in range(2, worksheet.max_row+1)] qualified_counts = [int(x) if isinstance(x, (int, float)) else 0 for x in qualified_counts] # 将非数字类型的值转换为 0 total_qualified_count = sum(qualified_counts) ``` 这段代码会先获取所有生产数量和合格数量的值,并将非数字类型的值转换为 0。然后对这些值进行求和,得到总生产数量和总合格数量。 这样就可以避免类型错误,同时也可以在出现类型错误时忽略当前行的计算,以免影响后续行的计算。

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以下代码有错误修改:from bs4 import BeautifulSoup import requests import openpyxl def getHTMLText(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def find2(soup): lsauthors=[] for tag in soup.find_all("td"): for img in tag.select("img[title]"): h=[] h=img["title"] lsauthors.append(h) def find3(soup): lsbfl=[] for tag in soup.find_all("td")[66:901]: #print(tag) bfl=[] bfl=tag.get_text() bfl=bfl.strip() lsbfl.append(bfl) return lsbfl if __name__ == "__main__": url= "https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_population_sex_ratio_at_birth/2020.html" text=getHTMLText(url) soup=BeautifulSoup(text,'html.parser') find2(soup) lsbfl=find3(soup) workbook=openpyxl.Workbook() worksheet = workbook.create_sheet('排名',index=0) project=['排名','国家/地区','所在洲','出生人口性别比'] rank=[] a=2 b=3 c=1 for i in range(1,201,1): rank.append(i) for i in range(len(project)): worksheet.cell(row=1, column=i + 1).value = project[i] for i in range(len(rank)): worksheet.cell(row=i + 2, column=1).value = rank[i] for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=2).value = lsbfl[c] c=c+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=3).value = lsbfl[a] a=a+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=4).value = lsbfl[b] b=b+4 wb=workbook wb.save('D:\世界各国出生人口性别比.xlsx') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib labels = ['United States','China','Ukraine','Japan','Russia','Others'] values = np.array([11,69,9,23,20,68]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, explode=[0,0,0,0,0,0.05], autopct='(%.1f)%%', shadow = True, wedgeprops = dict( edgecolor='k', width=0.85)) sub.legend() fig.tight_layout() labels2=['0-100','100-200','>200'] people_means=[140,43,17] x=np.arange(len(labels2)) width=0.50 fig,ax=plt.subplots() rects=ax.bar(x,people_means,width,label='Number of matches') ax.set_ylabel('sum') ax.set_title('People compare') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(labels2) ax.legend() plt.show()

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