TypeError: Unsupported type <class 'numpy.ma.core.MaskedArray'> in write()

这个 `TypeError` 通常发生在尝试将 NumPy 的 `MaskedArray` 类型的数据写入到非支持的格式，比如Excel文件，因为NumPy 的 `MaskedArray` 包含缺失值标记，并不是直接兼容所有序列类型的操作。

`xlsxwriter` 库可能并不直接支持写入带有缺失值的 `MaskedArray`。解决这个问题的一个方法是先将 `MaskedArray` 转换为标准的数组（`ndarray`），再进行写入。例如，你可以这样做：

import numpy as np
from xlsxwriter import Workbook

# 假设 ma_data 是 MaskedArray 对象
data = ma_data.filled(fill_value=np.nan)  # 将缺失值填充或者替换掉

workbook = Workbook('output.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
worksheet.write_column('A1', data)
workbook.close()

这里使用 `.filled()` 方法将 `MaskedArray` 中的缺失值（默认为 `np.nan`）填充或替换，然后写入工作表。

相关问题

TypeError: The DType <class 'numpy.dtype[datetime64]'> could not be promoted by <class 'numpy.dtype[float64]'>. This means that no common DType exists for the given inputs. For example they cannot be stored in a single array unless the dtype is `object`. The full list of DTypes is: (<class 'numpy.dtype[datetime64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>)

这个错误通常是由于在进行 numpy 数组操作时，出现了不兼容的数据类型。您可以尝试将 datetime64 类型的数据转换为 float64 类型，以便与其他 float64 类型的数据兼容。具体操作可以使用 numpy 中的 astype() 函数来完成。例如，以下代码将 datetime64 类型的数组转换为 float64 类型的数组：

import numpy as np

# 创建 datetime64 类型的数组
dt_arr = np.array(['2021-05-01T12:00:00', '2021-05-02T12:00:00'], dtype='datetime64')

# 转换为 float64 类型的数组
float_arr = dt_arr.astype('float64')

print(float_arr)

输出：

[1.619736e+18 1.620009e+18]

如果您的数据需要保留时间信息，可以考虑将所有数据类型都转换为 object 类型的数组，以保留所有数据的原始类型。

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray

这个错误通常是因为你尝试将一个 numpy 数组作为字典的键或集合的元素，而 numpy 数组是不可哈希的，不能作为哈希表的键。

要解决这个问题，你可以将 numpy 数组转换为元组或列表，然后使用它们作为字典的键或集合的元素。例如：

import numpy as np

# 创建一个 numpy 数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 将 numpy 数组转换为元组
key = tuple(arr)

# 创建一个字典，使用元组作为键
my_dict = {key: 'value'}

# 创建一个集合，使用元组作为元素
my_set = set([key, (4, 5, 6)])

在这个例子中，我们将 numpy 数组 `arr` 转换为元组 `key`，然后将其作为字典 `my_dict` 的键，以及集合 `my_set` 的元素。这样就可以避免 TypeError 错误了。