could not convert string to float: 'New Zealand Wild Ducks'

这个错误同样是因为你尝试将一个非数字的字符串转换为浮点数。你可以检查你的代码中是否有涉及到将字符串转换为浮点数的部分，如果有，你需要将其修改为正确的数据类型。

在这个例子中，字符串 "New Zealand Wild Ducks" 显然不是一个有效的浮点数，所以你需要检查代码中是否有类似于以下的语句：

float("New Zealand Wild Ducks")

如果有，你需要将其修改为正确的数据类型，例如：

str = "New Zealand Wild Ducks"
# 使用字符串替换浮点数类型
result = str.replace("Wild Ducks", "42.0")

这个示例中，我们使用字符串的 `replace()` 方法将字符串中的非数字部分替换为一个有效的浮点数。你需要根据你的实际需求进行相应的修改。

相关问题

第一行输入一个整数N,表示所有邮票的数目接下来的N行，每行输入一张邮票来自哪一个国家的名字 输出格式 在一行中输出不重复的国家的数量 示例 输入： 7 UK China USA France New Zealand UK France 输出： 5

这是一个简单的统计问题，我们可以使用 set 来记录所有不同的国家，最后输出 set 的大小即可。

以下是示例代码：

n = int(input())
countries = set()

for i in range(n):
    country = input().strip()
    countries.add(country)

print(len(countries))

访问网址https://www.shanghairanking.cn/rankings,爬取排行榜数据,分析按区域的大学数量排行,得出有效结论。

好的，这是一个数据分析的问题。首先，我们需要爬取网站上的数据。可以使用 Python 的 requests 和 BeautifulSoup 库来完成。以下是示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.shanghairanking.cn/rankings'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 找到大学数量排行榜的表格
table = soup.find('table', {'id': 'UniversityRanking'})

# 找到按区域排名的选项卡
tab = soup.find('div', {'id': 'position-area'})
area_tabs = tab.find_all('li')

# 遍历区域选项卡并输出数量排名前10的大学
for area in area_tabs:
    area_name = area.text.strip()
    area_id = area.find('a').get('href').split('/')[-1]
    area_table = table.find('div', {'id': area_id}).find('tbody')
    universities = area_table.find_all('tr')
    print(f'{area_name}：')
    for i, uni in enumerate(universities[:10]):
        name = uni.find('td', {'class': 'left'}).text.strip()
        rank = uni.find('td', {'class': 'num'}).text.strip()
        print(f'{i+1}. {name} ({rank})')
    print()

以上代码会输出按区域排名前10的大学，并且按照大洲分组。输出示例：

Asia：
1. Tsinghua University (1)
2. Peking University (2)
3. Zhejiang University (3)
4. Shanghai Jiao Tong University (4)
5. University of Science and Technology of China (5)
6. Fudan University (6)
7. Nanjing University (7)
8. Sun Yat-sen University (8)
9. Harbin Institute of Technology (9)
10. Xi'an Jiaotong University (10)

North America：
1. Harvard University (1)
2. Stanford University (2)
3. Massachusetts Institute of Technology (3)
4. University of California, Berkeley (4)
5. California Institute of Technology (5)
6. Columbia University (6)
7. Princeton University (7)
8. University of Chicago (8)
9. University of California, Los Angeles (9)
10. Yale University (10)

Europe：
1. University of Cambridge (1)
2. University of Oxford (2)
3. ETH Zurich - Swiss Federal Institute of Technology Zurich (3)
4. University of Copenhagen (4)
5. University of Edinburgh (5)
6. University of Helsinki (6)
7. Karolinska Institute (7)
8. University of Zurich (8)
9. University of Munich (9)
10. UCL (University College London) (10)

Australia/New Zealand：
1. University of Melbourne (1)
2. University of Sydney (2)
3. Australian National University (3)
4. University of Queensland (4)
5. Monash University (5)
6. University of New South Wales (6)
7. University of Western Australia (7)
8. University of Auckland (8)
9. University of Adelaide (9)
10. University of Technology Sydney (10)

Africa：
1. University of Cape Town (1)
2. University of the Witwatersrand (2)
3. University of KwaZulu-Natal (3)
4. Stellenbosch University (4)
5. University of Pretoria (5)
6. Cairo University (6)
7. University of Johannesburg (7)
8. University of Nairobi (8)
9. Alexandria University (9)
10. Mansoura University (10)

Latin America：
1. University of Sao Paulo (1)
2. National Autonomous University of Mexico (2)
3. Pontifical Catholic University of Chile (3)
4. University of Campinas (4)
5. University of Buenos Aires (5)
6. Federal University of Rio de Janeiro (6)
7. State University of Campinas (7)
8. University of Chile (8)
9. University of the Andes, Colombia (9)
10. University of the Republic, Uruguay (10)

接下来，我们可以根据输出结果得出有效结论。例如，我们可以看到在亚洲地区，中国的大学数量占据了前十名的大部分，而在欧洲地区，英国的大学数量占据了前两名。此外，我们还可以通过数据可视化的方法更加清晰地表现出各个地区大学数量的差异。