TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'range' and 'float'

这个错误通常发生在你尝试将一个浮点数从一个 range 对象中减去时。range 对象只能包含整数，因此你不能在 range 对象中使用浮点数。

举个例子，下面的代码就会引发这个错误：

for i in range(5):
    print(i - 0.5)

要解决这个问题，你可以使用一个 for 循环来循环遍历每个整数，然后在每个整数上进行计算，或者将 range 对象转换为一个列表，然后对列表中的元素进行计算。例如：

for i in range(5):
    print(i - 0.5)

# 或者

lst = list(range(5))
for i in lst:
    print(i - 0.5)

这两个示例都可以正常运行，因为它们避免了将浮点数从 range 对象中减去的问题。

相关问题

TypeError: unsupported operand type(s) for +: range and float

当你看到TypeError: unsupported operand type(s) for +: `range` and `float`这样的错误时，这意味着你在Python中试图将不同类型的数据相加，这里的范围（range）是一个整数序列生成器，而浮点数（float）是一个实数值。Python不允许直接对这些数据类型进行加法操作，因为它们属于不同的类别。

例如，如果你尝试像下面这样做：

sum_range = sum(range(10)) + 5.5

这里就引发了这个错误，因为`sum(range(10))`返回的是一个整数列表，加上一个浮点数会出错。解决这个问题的方法通常是先将整数列表转换为浮点数，或者如果需要保留整数性质，可以将浮点数转换为整数再进行操作。正确的做法可能是：

sum_list = list(range(10))
total = sum(sum_list) + 5  # 如果你想保持整数，记得5也转换为int

或者

total = sum(list(range(10))) + 5.0

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'float'

这个错误通常是由于在计算过程中出现了None值，无法与float类型进行计算导致的。您可以在计算之前先判断一下值是否为None，如果是None则跳过计算。以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd
import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='daily')

# 获取所有表格名称
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("show tables;")
tables = [table[0] for table in cursor.fetchall()]

# 遍历所有表格
for table in tables:
    # 查询net_mf_amount列的数据，按照trade_date降序排列
    sql = "select trade_date, net_mf_amount from `{}` order by trade_date desc;".format(table)
    df = pd.read_sql(sql, conn)

    # 对查询结果进行计算，将结果保存在a和b列中
    if 'a' not in df.columns:
        df['a'] = pd.Series([None]*len(df))
        df['b'] = pd.Series([None]*len(df))
    for i in range(len(df)):
        if i == 0:
            df.at[i, 'a'] = None
            df.at[i, 'b'] = None
        else:
            if pd.isna(df.at[i, 'a']) and pd.isna(df.at[i, 'b']):
                if pd.isna(df.at[i-1, 'net_mf_amount']) or pd.isna(df.at[i, 'net_mf_amount']):
                    continue
                df.at[i, 'a'] = df.at[i-1, 'net_mf_amount'] - df.at[i, 'net_mf_amount']
                if pd.isna(df.at[i-1, 'a']):
                    continue
                df.at[i, 'b'] = df.at[i-1, 'a'] - df.at[i, 'a']

    # 保存a和b列的值
    cursor.execute("alter table `{}` add column if not exists a varchar(50);".format(table))
    cursor.execute("alter table `{}` add column if not exists b varchar(50);".format(table))
    for i in range(len(df)):
        if pd.isna(df.at[i, 'a']) or pd.isna(df.at[i, 'b']):
            continue
        sql = "update `{}` set a = '{}', b = '{}' where trade_date = '{}';".format(table, df.at[i, 'a'], df.at[i, 'b'], df.at[i, 'trade_date'])
        cursor.execute(sql)

# 提交修改并关闭连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

在代码中，我们加入了判断语句，当出现None值时，直接跳过计算即可。