报错处理pandas.errors.DataError: Cannot aggregate non-numeric type: object

这个错误通常发生在尝试对非数值类型的列进行聚合计算时。可能是因为某些行或单元格中包含了非数值类型的数据，比如字符串或空值，导致聚合计算失败。

你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查数据中是否有非数值类型的数据，并将其转换为数值类型或进行删除操作。
2. 确认聚合计算的列是否为数值类型，如果不是，则可以选择其他列进行计算。
3. 使用适当的聚合函数，如sum、mean等，对数值类型的列进行计算，而不是使用通用的聚合函数，如count、max等。

希望这些方法能够帮助你解决问题。如果还有其他问题，请随时提出。

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18行报错：发生异常: DataError Cannot aggregate non-numeric type: object ValueError: could not convert string to float: '2023-07-13 17:26:48:27' The above exception was the direct cause of the following exception: TypeError: cannot handle this type -> object The above exception was the direct cause of the following exception: File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/feature.py", line 18, in tsa_processing tsa_df = df.rolling(window=window_size).mean() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/feature.py", line 29, in <module> tsa_processing(input_folder, output_folder, window_size) pandas.errors.DataError: Cannot aggregate non-numeric type: object

这个错误是因为您的CSV文件中包含了非数值类型的数据，而`mean()`函数只能应用于数值类型的列。

为了解决这个问题，您可以在读取CSV文件时指定哪些列应该被解析为数值类型。您可以使用`dtype`参数来指定列的数据类型。下面是修改后的代码：

import os
import pandas as pd

def tsa_processing(input_folder, output_folder, window_size):
    # 检查输出文件夹是否存在，若不存在则创建
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)

    # 遍历输入文件夹中的所有文件
    for root, dirs, files in os.walk(input_folder):
        for file in files:
            if file.endswith(".csv"):
                # 读取CSV文件，指定数值类型的列
                input_path = os.path.join(root, file)
                df = pd.read_csv(input_path, dtype=float)

                # 执行时域同步平均处理
                tsa_df = df.rolling(window=window_size).mean()

                # 构建输出文件路径
                output_file = os.path.splitext(file)[0] + "_tsa.csv"
                output_path = os.path.join(output_folder, output_file)

                # 将处理后的数据写入新的CSV文件
                tsa_df.to_csv(output_path, index=False)

在这个修改后的代码中，通过将`dtype`参数设置为`float`，将所有列都解析为数值类型。这样，在执行时域同步平均处理时，就不会出现类似的错误。

请尝试使用这个修改后的代码，如果还有其他问题，请随时提问。

pandas.errors.IntCastingNaNError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer

这个错误 `pandas.errors.IntCastingNaNError` 是 pandas 库在处理数值数据时遇到的问题。当尝试将包含非数值（例如 `NaN` 或无穷大 `inf`）的列转换为整数类型 (`int`) 时，Pandas 遇到了问题，因为这些值不能被直接转换为整数。

`NaN` 表示缺失值（Not a Number），而 `inf` 表示正无穷或负无穷。在数据分析中，通常不希望在整数列中包含这些特殊的值，因为它们既不是有效的数值也不是特定的整数。

解决这个问题的方法有：

1. **删除异常值**：你可以使用 `dropna()` 函数删除包含 `NaN` 或 `inf` 的行。

   df = df.dropna(subset=['column_name'])  # 假设 'column_name' 是含有问题的列名

2. **转换到合适的类型**：如果非数值是可以忽略的，可以先将其转换为浮点数 (`float`), 然后转换为整数，但可能会丢失精度：

   df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce').astype(int)

如果你想保留 `NaN`，可以使用 `astype('Int64')`，这将创建一个 `Int64` 类型的列，允许 `NaN` 存储。

3. **预处理数据**：在分析之前，确保数据完整并清理这些异常值可能是个好主意，比如检查和填充缺失值、设置合理的上下界等。

4. **转换条件**：如果某些情况下可以接受 `NaN` 或 `inf`，可以在转换前进行逻辑判断：

   df.loc[df['column_name'].isin([np.inf, -np.inf, np.nan]), 'column_name'] = None  # 将非数值替换为 None
   df['column_name'] = df['column_name'].fillna(0).astype('Int64', downcast='integer')

记得在实际操作前备份原始数据，以防意外修改。