df = pd.read_csv('file.csv') age = df['Age'].tolist() def Agelevel (age): if age < 18: return '幼儿、少儿、青少年' elif age >= 18 and age < 46: return '青年人' elif age >= 46 and age < 70: return '中年人' elif age >= 70: return '老年人' Agelevel (age--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) /var/folders/39/3bxxf1yn5wgbpn4fy8gx_3nc0000gn/T/ipykernel_1199/1476170462.py in <module> 10 elif age >= 70: 11 return '老年人' ---> 12 Agelevel (age) /var/folders/39/3bxxf1yn5wgbpn4fy8gx_3nc0000gn/T/ipykernel_1199/1476170462.py in Agelevel(age) 2 age = df['Age'].tolist() 3 def Agelevel (age): ----> 4 if age < 18: 5 return '幼儿、少儿、青少年' 6 elif age >= 18 and age < 46: TypeError: '<' not supported between instances of 'list' and 'int'怎么解决
时间: 2023-09-25 13:12:05 浏览: 30
这个错误是因为你将 age 定义为一个列表,而不是一个 int 类型的变量。在 Agelevel 函数中,你需要对 age 进行循环遍历,然后对列表中的每个元素进行比较。你可以按照下面的代码进行修改:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
age = df['Age'].tolist()
def Agelevel(age):
for a in age:
if a < 18:
print('幼儿、少儿、青少年')
elif a >= 18 and a < 46:
print('青年人')
elif a >= 46 and a < 70:
print('中年人')
elif a >= 70:
print('老年人')
Agelevel(age)
```
这里将 age 定义为一个列表,然后在 Agelevel 函数中对列表进行遍历。对于列表中的每个元素,使用 if 语句进行比较并返回相应的结果。注意,这里使用了 print 语句而不是 return 语句,因为你可能需要返回多个结果。如果你只需要返回一个结果,可以将 print 改为 return。
相关问题
df = pd.read_csv
df = pd.read_csv函数是用于读取CSV文件的函数。它可以接受不同的参数来指定文件的路径、分隔符以及其他读取选项。
在引用中的示例中,df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True)将会读取名为'girl.csv'的文件,并使用空白字符作为分隔符。
在引用中的示例中,df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, dtype={"id": str})与前一个示例相同,但是还指定了"id"列的数据类型为字符串。
在引用中的示例中,展示了三种不同的读取文件的方法。第一个是通过文件路径读取,第二个是通过网页上的文件URL读取,第三个是通过文件对象读取。
df = pd.read_csv(config.data_path)
df = pd.read_csv(config.data_path)是一个常见的Python代码,用于读取CSV文件并将其存储为一个名为df的数据框(DataFrame)对象。下面是对这段代码的介绍:
1. pd.read_csv:这是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件。它接受一个文件路径作为参数,并返回一个数据框对象。
2. config.data_path:这是一个变量或配置文件中的路径,指定了要读取的CSV文件的位置。可以根据实际情况进行修改。
3. df:这是一个常用的命名约定,表示数据框对象的名称。你可以根据自己的需要选择合适的名称。
相关问题:
1. 什么是CSV文件?
2. 如何使用pandas库读取CSV文件?
3. 数据框(DataFrame)是什么?
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