按照你的代码,发生错误TypeError: must be real number, not list
时间: 2024-04-17 07:25:43 浏览: 79
如果出现 TypeError: must be real number, not list 错误,那么可能是因为在数据框中包含了非数字类型的列或者包含了 NaN 值。
确保数据框中的所有列都是数值类型,并且没有 NaN 值。你可以使用以下代码来检查和处理这些情况:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': ['a', 'b', 'c'] # 非数字类型的列
})
# 检查列的数据类型
print(df.dtypes)
# 将非数字类型的列转换为数值类型,如果不需要可以删除这行代码
df['C'] = pd.to_numeric(df['C'], errors='coerce')
# 检查是否存在 NaN 值
print(df.isna().sum())
# 去除包含 NaN 值的行
df = df.dropna()
# 保存为 CSV 文件
df.to_csv('data.csv', sep=',', index=False, encoding='utf-8')
```
在上述代码中,我们首先创建了一个示例数据框 `df`,其中包含了非数字类型的列。然后,我们使用 `df.dtypes` 检查列的数据类型,并使用 `pd.to_numeric()` 将非数字类型的列转换为数值类型(如果需要)。接下来,我们使用 `df.isna().sum()` 检查是否存在 NaN 值,并使用 `df.dropna()` 去除包含 NaN 值的行。最后,我们使用 `df.to_csv()` 将处理后的数据框保存为 CSV 文件。
确保数据框中的所有列都是数值类型,并且没有 NaN 值,这样就可以成功保存为 CSV 文件了。