if __name__ == '__main__': # 读取数据 df = pd.read_excel('data_guba_cjwl (2).xlsx',names=['阅读量','发帖时间', '评论数', '帖子标题', '帖子链接']).astype(str) # 计算信息量指标得分 df['时间得分'] = df['发帖时间'].apply(calc_time_score) df['阅读量得分'] = df['阅读量'].apply(calc_read_score) df['评论数得分'] = df['评论数'].apply(calc_comment_score) df['标题得分'] = df['帖子标题'].apply(calc_title_score) # 计算信息量指标总得分 df['信息量指标得分'] = df['时间得分'] * df['阅读量得分'] * df['评论数得分'] * df['标题得分'] # 输出结果 print(df)这段代码出现下面报错要怎么修改？ File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject6\网络预测.py", line 74, in <module> df['阅读量得分'] = df['阅读量'].apply(calc_read_score) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 4771, in apply return SeriesApply(self, func, convert_dtype, args, kwargs).apply() File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 1123, in apply return self.apply_standard() File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 1174, in apply_standard mapped = lib.map_infer( File "pandas\_libs\lib.pyx", line 2924, in pandas._libs.lib.map_infer File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject6\网络预测.py", line 25, in calc_read_score if read_num <= 1000: TypeError: '<=' not supported between instances of 'str' and 'int'

根据报错信息，看起来是在 `calc_read_score` 函数中出现了类型错误，因为 `read_num` 是字符串类型，而 `1000` 是整型，无法进行大小比较。

你需要在 `calc_read_score` 函数内部，将 `read_num` 转换成整型，例如可以使用 `int()` 函数进行转换，如下所示：

def calc_read_score(read_num):
    read_num = int(read_num)  # 将 read_num 转换成整型
    if read_num <= 1000:
        return 1
    elif read_num <= 5000:
        return 2
    elif read_num <= 10000:
        return 3
    else:
        return 4

修改后再次运行代码，应该就不会再出现这个错误了。

相关问题

TypeError: cannot pickle 'lxml.etree._Element' object

这个错误通常出现在使用多线程或多进程时，由于lxml.etree._Element对象无法被序列化，导致无法通过pickle进行传递。

解决这个问题的一种方法是在解析HTML时使用lxml库而不是BeautifulSoup的默认解析器。你可以按照以下方式修改代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 股吧URL
url = 'http://guba.eastmoney.com/'

# 发起请求
response = requests.get(url)

# 解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

# 获取股吧内容
content = soup.find('div', class_='content')

# 输出结果
print(content.text)

通过将解析器参数设置为'lxml'，可以使用lxml解析器代替默认的解析器。这样就可以避免将lxml.etree._Element对象传递给pickle引起的错误。如果你还是遇到类似的错误，请确认你已经安装了lxml库。

在东方股吧下载“长久物流吧”(https://guba.eastmoney.com/list,603569.html)所有发帖数据,提取出帖子作者,发帖时间,阅读量,评论数,帖子标题,帖子链接,并将结果输出至文本文件“data_guba_cjwl.txt”，数据为2011-01-01至今。利用python构建股吧信息量指标（根据发帖时间、阅读量、评论数、帖子标题自行设计指标），将该指标作为预测因子，检验其对长久物流的超额收益率是否具有可预测性。

以下是实现该任务的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from datetime import datetime

# 定义函数，用于爬取股吧数据
def get_guba_data(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    data_list = []
    for item in soup.select('div.articleh'):
        title = item.find('a').text.strip()
        link = 'https://guba.eastmoney.com' + item.find('a')['href']
        author = item.select('.l3 a')[0].text.strip()
        time = item.select('.l6')[0].text.strip()
        read = item.select('.l1')[0].text.strip()
        comment = item.select('.l2')[0].text.strip()
        data_list.append([author, time, read, comment, title, link])
    return data_list

# 获取所有页面数据
url = 'https://guba.eastmoney.com/list,603569,f.html'
data_list = []
for i in range(1, 10000):
    page_url = url.replace('.html', ',default,' + str(i) + '.html')
    print('正在爬取第%d页数据...' % i)
    page_data = get_guba_data(page_url)
    if len(page_data) == 0:
        break
    data_list.extend(page_data)

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data_list, columns=['author', 'time', 'read', 'comment', 'title', 'link'])

# 转换时间格式
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 保存数据到文件
df.to_csv('data_guba_cjwl.txt', index=False, sep='\t')

# 计算信息量指标
df['time_diff'] = df['time'].diff().fillna(0)
df['time_diff'] = df['time_diff'].apply(lambda x: x.seconds)
df['read_index'] = df['read'] / df['time_diff']
df['comment_index'] = df['comment'] / df['time_diff']
df['title_length'] = df['title'].apply(lambda x: len(x))
df['info_index'] = df['read_index'] * df['comment_index'] * df['title_length']

# 读取长久物流股票收盘价数据
df_price = pd.read_csv('cjwl_price.csv')
df_price['date'] = pd.to_datetime(df_price['date'], format='%Y-%m-%d')

# 合并数据
df_merge = pd.merge(df, df_price, left_on='time', right_on='date')

# 计算日收益率和超额收益率
df_merge['daily_return'] = df_merge['close'].pct_change()
df_merge['excess_return'] = df_merge['daily_return'] - df_merge['daily_return'].mean()

# 计算相关系数
corr = df_merge['excess_return'].corr(df_merge['info_index'])
print('信息量指标与超额收益率的相关系数为：%.4f' % corr)

以上代码中，我们首先定义了一个函数 `get_guba_data()` 用于爬取股吧数据，然后使用循环获取所有页面的数据，并将其转换为 DataFrame 格式并保存到文件中。接着，我们计算了信息量指标并将其作为预测因子，计算了长久物流的超额收益率，并计算了两者之间的相关系数。