运行错误，怎么修改：TypeError Traceback (most recent call last) Input In [18], in <cell line: 6>() 3 dfvalue['所在区'] = dfvalue['所在区'].str.replace('武汉吴家山经济技术开发区','吴家山经开区') 4 dfvalue['所在区'] = dfvalue['所在区'].str.replace('东湖新技术开发区','东湖高新区') ----> 6 dfvalue = dfvalue.groupby('所在区').mean() 7 dfvalue.sort_values('平均工资',inplace=True) 8 citi = dfvalue.index.tolist() File D:\Anaconda\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py:1855, in GroupBy.mean(self, numeric_only, engine, engine_kwargs) 1853 return self._numba_agg_general(sliding_mean, engine_kwargs) 1854 else: -> 1855 result = self._cython_agg_general( 1856 "mean", 1857 alt=lambda x: Series(x).mean(numeric_only=numeric_only), 1858 numeric_only=numeric_only, 1859 ) 1860 return result.__finalize__(self.obj, method="groupby")

这个错误提示是 `TypeError`，意味着数据类型出现了错误。具体地说，可能是由于某一列的数据类型不支持 mean() 函数，导致出现了错误。

通过代码和错误提示，我们可以看出，问题可能出现在 `dfvalue.groupby('所在区').mean()` 这行代码上。可能是某些列的数据类型不支持 mean() 函数，导致出现了错误。为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 检查数据类型：检查 `dfvalue` 中的各列数据类型，确保所有列的数据类型都支持 mean() 函数。如果有列数据类型不支持，可以将其转换为支持的数据类型。

# 检查数据类型
print(dfvalue.dtypes)
# 将某列转换为支持的数据类型
dfvalue['列名'] = dfvalue['列名'].astype(float)

2. 筛选需要计算的列：如果某些列的数据类型不支持 mean() 函数，可以尝试将这些列从 DataFrame 中剔除，只保留需要计算的列。

dfvalue = dfvalue[['所在区', '需要计算的列名']]
dfvalue = dfvalue.groupby('所在区').mean()

3. 排除空值或非数值数据：有时候，DataFrame 中可能会存在空值或非数值数据，这些数据也会导致 mean() 函数出错。可以使用 dropna() 函数或者 fillna() 函数来处理空值，使用 to_numeric() 函数来处理非数值数据。

# 排除空值
dfvalue = dfvalue.dropna()
# 处理非数值数据
dfvalue['列名'] = pd.to_numeric(dfvalue['列名'], errors='coerce')

根据实际情况，选择适合的方法来解决问题即可。