Traceback (most recent call last): File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\azhe.py", line 63, in <module> sns.heatmap(data.corr()) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 10054, in corr mat = data.to_numpy(dtype=float, na_value=np.nan, copy=False) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 1838, in to_numpy result = self._mgr.as_array(dtype=dtype, copy=copy, na_value=na_value) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 1732, in as_array arr = self._interleave(dtype=dtype, na_value=na_value) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 1794, in _interleave result[rl.indexer] = arr ValueError: could not convert string to float: 'PAYMENT'

这个错误的意思是说在使用`sns.heatmap()`函数时，出现了`ValueError`，原因是无法将字符串类型的数据转换成浮点数类型。这个错误一般出现在数据中存在字符串类型的列，例如，在使用Pandas的`corr()`函数计算数据集的相关性时，如果数据集中有非数值列，就会引发这个错误。

解决方法是将非数值列的数据删除或转换成数值类型（比如将分类数据转换成数值类型）。可以使用`drop()`函数删除非数值列，或者使用`astype()`函数将列中的数据类型转换成数值类型。例如，将`data`中的非数值列删除：

data = data.select_dtypes(include=[np.number])
sns.heatmap(data.corr())

或者使用`astype()`函数将非数值列转换成数值类型：

data['column_name'] = data['column_name'].astype('float')
sns.heatmap(data.corr())

其中，`column_name`是需要转换的列的名称。