df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('$null$', np.nan) # 将 '$null$' 替换为 NaN df1['下行速率'] = df1['下行速率'].replace('NULL', np.nan) # 将 'NULL' 替换为 NaN df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].str.strip('M') # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符 df1['下行带宽'] = pd.to_numeric(df1['下行带宽'], errors='coerce') # 强制将数据转换为数值型，无法转换的值将被设置为 NaN conditions = [ (df1['下行带宽'] == 100) & (df1['下行速率'] < 50), (df1['下行带宽'] == 40) & (df1['下行速率'] < 30), (df1['下行带宽'] == 20) & (df1['下行速率'] < 10), (df1['下行带宽'] == 5) & (df1['下行速率'] < 2.5), (df1['下行带宽'] == 80) & (df1['下行速率'] < 40), (df1['下行带宽'] == 200) & (df1['下行速率'] < 100) ] choices = ['是', '是', '是', '是', '是', '是'] df1['低速率差小区'] = np.select(conditions, choices, default='否') 以上代码运行后会报出TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'int'错误

根据您提供的代码，报错原因是在条件判断时，`df1['下行速率']`的数据类型为字符串而不是数值型。这导致无法比较字符串类型和整数类型的数据。

为了解决这个问题，您可以在执行条件判断之前，先将 `'下行速率'` 列转换为数值型。以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('$null$', np.nan)  # 将 '$null$' 替换为 NaN
df1['下行速率'] = df1['下行速率'].replace('NULL', np.nan)  # 将 'NULL' 替换为 NaN

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].str.strip('M')  # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符
df1['下行带宽'] = pd.to_numeric(df1['下行带宽'], errors='coerce')  # 强制将数据转换为数值型，无法转换的值将被设置为 NaN
df1['下行速率'] = pd.to_numeric(df1['下行速率'], errors='coerce')  # 强制将数据转换为数值型，无法转换的值将被设置为 NaN

conditions = [
    (df1['下行带宽'] == 100) & (df1['下行速率'] < 50),
    (df1['下行带宽'] == 40) & (df1['下行速率'] < 30),
    (df1['下行带宽'] == 20) & (df1['下行速率'] < 10),
    (df1['下行带宽'] == 5) & (df1['下行速率'] < 2.5),
    (df1['下行带宽'] == 80) & (df1['下行速率'] < 40),
    (df1['下行带宽'] == 200) & (df1['下行速率'] < 100)
]

choices = ['是', '是', '是', '是', '是', '是']

df1['低速率差小区'] = np.select(conditions, choices, default='否')

在上述代码中，我们使用`pd.to_numeric()`函数将 `'下行速率'` 列转换为数值型，以解决类型不匹配的问题。

请注意，这里假设你已经导入了 `pandas` 和 `numpy` 库。

如果你还有其他问题，请随时提问。