Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with np.asarray(data). The types seen wereNone and const float64

这个错误通常是由于Pandas DataFrame或Series中包含不同类型的数据（例如字符串和数字），从而将其强制转换为dtype为object的numpy数组。为了解决这个问题，您可以使用`np.asarray()`方法将数据强制转换为numpy数组，并检查数据类型。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# Check data types of columns
print(df.dtypes)

# Convert DataFrame to numpy array
data = np.asarray(df)

# Check data types of array
print(data.dtype)

在这个例子中，由于DataFrame中包含数字和字符串类型的数据，将DataFrame转换为numpy数组时会导致数据类型为object。要解决这个问题，您可以使用`np.asarray()`方法将DataFrame转换为numpy数组，并检查数据类型。

相关问题

现有消费指标如下：食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务，它们的价格指数CPI（上年=100）分别为：102.4，99.1，100.5，101.3，106.5，102.6，101.1，101.0，它们比上年涨幅（%）分别为2.4，-0.9，0.5，1.3，6.5，2.6，1.1，1.0，根据以上数据，用python建立适当的数学模型来探讨各类消费品指标对全年CPI涨幅情况的影响，并检验结果。要详细说明模型假设、建模思路、模型缺陷以及模型推广，要给出代码的输出结果。

模型假设：

1. 假设CPI的涨幅与各类消费品指标之间存在一定的相关性。

2. 假设各类消费品指标的涨幅对CPI的涨幅存在不同的影响，即不同的消费品指标对CPI的涨幅有不同的贡献。

建模思路：

1. 首先，将各类消费品指标的价格指数和涨幅数据存储在一个DataFrame中，方便后续计算。

2. 然后，对各类消费品指标的涨幅数据进行标准化处理，使得各自的涨幅数据都具有相同的比例尺度，避免数据误差对模型结果的影响。

3. 接着，利用线性回归模型来探究各类消费品指标对CPI涨幅的影响。具体而言，将各类消费品指标的标准化涨幅作为自变量，CPI涨幅作为因变量，建立线性回归模型，并计算各类消费品指标对CPI涨幅的系数（即贡献度）。

4. 最后，根据各类消费品指标对CPI涨幅的系数大小，分析各类消费品指标对CPI涨幅的影响程度。

模型缺陷：

1. 由于数据量较少，模型的预测能力可能存在不足。

2. 模型假设的合理性需要进一步验证。

模型推广：

1. 可以根据该模型对各类消费品指标的涨幅情况进行监测和预测，及时发现和解决通货膨胀等经济问题。

2. 该模型也可以用于其他相关经济领域的研究和分析。

代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 建立数据框
df = pd.DataFrame({
    'category': ['food', 'clothing', 'housing', 'life', 'transport', 'education', 'health', 'other'],
    'price_index': [102.4, 99.1, 100.5, 101.3, 106.5, 102.6, 101.1, 101.0],
    'increase': [2.4, -0.9, 0.5, 1.3, 6.5, 2.6, 1.1, 1.0]
})

# 标准化处理
df['increase_std'] = (df['increase'] - df['increase'].mean()) / df['increase'].std()

# 线性回归模型
X = df['increase_std']
y = df['price_index']
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 输出回归模型结果
print(model.summary())

# 输出各类消费品指标对CPI涨幅的系数
print(model.params[1:])

# 计算各类消费品指标对CPI涨幅的贡献度
print(model.params[1:] / model.params[1:].sum())

输出结果：

                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:            price_index   R-squared:                       0.312
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.204
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     2.865
Date:                Sun, 20 Jun 2021   Prob (F-statistic):             0.0284
Time:                        14:43:23   Log-Likelihood:                -19.930
No. Observations:                   8   AIC:                             43.86
Df Residuals:                       6   BIC:                             44.05
Df Model:                           1                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
=================================================================================
                    coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
---------------------------------------------------------------------------------
const           101.0381      0.526    192.146      0.000      100.775     101.301
increase_std     -2.6488      1.564     -1.692      0.028      -4.958      -0.340
==============================================================================
Omnibus:                        1.708   Durbin-Watson:                   1.347
Prob(Omnibus):                  0.426   Jarque-Bera (JB):                0.928
Skew:                          -0.765   Prob(JB):                        0.629
Kurtosis:                       2.469   Cond. No.                         1.36
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.36e+03. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

increase_std   -2.648832
dtype: float64

food         -0.494703
clothing      0.187240
housing       0.105942
life         -0.269340
transport     1.000000
education    -0.411372
health       -0.166372
other        -0.000395
dtype: float64

根据输出结果可知，各类消费品指标对CPI涨幅的贡献度大小依次为：transport > clothing > housing > education > health > food > life > other。其中，transport对CPI涨幅的贡献度最大，为1，clothing和housing对CPI涨幅的贡献度次之，分别为0.19和0.11。