new_text = df_res.iloc[:, res_col0].sum() TypeError: can only concatenate str (not "float") to str

当你看到这个 `TypeError: can only concatenate str (not "float") to str` 错误时，这意味着你尝试将一个字符串类型（str）和一个浮点数（float）连接起来，但Python不允许这种操作，因为它们是不同的数据类型。在这个代码片段 `df_res.iloc[:, res_col0].sum()` 中：

- `df_res.iloc[:, res_col0]` 可能是一个Pandas DataFrame中的列，如果该列包含数值数据（例如，数字），`sum()` 方法会返回这些数值的总和，得到的结果自然是浮点数。
- 但是，`sum()` 的结果被赋值给了 `new_text`，如果 `new_text` 已经是一个字符串变量，那么你不能直接将浮点数赋给它。

解决这个问题的方法取决于你的实际需求。如果你想要将计算结果转换为字符串，你可以使用 `str()` 函数来强制转换：

new_text = str(df_res.iloc[:, res_col0].sum())

如果你确实需要一个字符串和一个浮点数组合，你需要确保 `new_text` 或者你在连接的部分是能够接受浮点数的格式，比如在某个地方后续进行了格式化或字符串拼接。

相关问题

df_subset = concat([df.iloc[0:2, 0:10], df.iloc[3:21, 0:10], df.iloc[22:23, 0:10]])

这行代码的作用是将数据框 df 中的第 0-1 行和第 3-20 行以及第 22 行的前 10 列组合成一个新的数据框 df_subset。其中的 concat 函数是 pandas 库中用于拼接数据框的函数，它接收一个列表作为参数，列表中的元素是要拼接的数据框。而 iloc 函数则是用于通过行号和列号来选取数据的函数。

df_train = df_log.iloc[ : -test_size] df_test = df_log.iloc[-test_size : ] df_train.shape,df_test.shape

这段代码是将数据集按照测试集大小(test_size)的比例拆分成训练集(train)和测试集(test)两部分，并分别赋值给 df_train 和 df_test 两个变量。

其中 df_log 是原始数据集， iloc[] 是 Pandas 中的索引方式，[ : -test_size] 表示选取从第 0 行到倒数第 test_size 行的数据作为训练集，[-test_size : ] 表示选取从倒数第 test_size 行到最后一行的数据作为测试集。

最后， df_train.shape 和 df_test.shape 分别输出训练集和测试集的维度信息，即行数和列数。