python报错：not supported between instances of 'str' and 'int'

这个错误通常是因为你在代码中尝试将字符串和整数进行比较或者运算，例如：

a = 'hello'
b = 2
print(a + b)

上面的代码会报错，因为字符串和整数不能直接相加。

解决方法通常是将字符串转换成整数或者将整数转换成字符串，具体操作可以使用下面的方法：

将字符串转换成整数：

a = '10'
b = 2
print(int(a) + b)

将整数转换成字符串：

a = 10
b = '2'
print(str(a) + b)

根据具体情况选择适合的转换方法即可。

相关问题

＞not supported between instances of str and int在python中什么意思

这个错误提示通常表示你在进行字符串和整数之间的运算或比较，而 Python 不支持这种操作。例如，你可能会写出类似以下的代码：

x = "hello"
y = 42
z = x + y

这样的代码会导致 TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'str' and 'int' 错误，因为 Python 不允许对字符串和整数进行加法运算。要修复这个问题，你需要确保进行运算的两个值具有相同的类型，或者将它们转换为相同的类型。例如，你可以将代码修改为：

x = "hello"
y = 42
z = x + str(y)

这样就可以将整数 y 转换为字符串，然后与字符串 x 进行拼接。

报错TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'int'

这个错误通常是由于 DataFrame 中的某一列包含了字符串类型的数据，而在进行比较操作时，字符串类型不能与数字类型进行比较所导致的。

解决方法是，先使用 Pandas 的 `to_numeric` 函数将 DataFrame 中的字符串转换为数值类型，再进行比较操作。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, '3', 4], 'B': [-5, 6, 7, -8]})

# 将列 A 转换为数值类型
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')

# 使用 loc 函数清除为负值的行
df = df.loc[(df['A'] >= 0)]

print(df)

输出结果为：

   A  B
0  1 -5
1  2  6
3  4 -8

其中，`pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')` 表示将列 A 中的字符串转换为数值类型，如果转换失败则将其转换为 NaN。`df.loc[(df['A'] >= 0)]` 表示选取列 A 中所有元素都为非负数的行。