TypeError: Unsupported type <class 'numpy.dtype'> in write()
TypeError: Unsupported type <class 'numpy.dtype'> in write()
所以我正在读取一个 .xlsx 文件，我需要检查 xlsx 文件中有多少变量属于 pandas 中的每个数据类型，最后将其导出到 excel。
代码如下：
sheet = pd.read_excel(r"D:\Users0034535\AnacondaProjects\Jupyter Project\Sample.xlsx",sheetname=2)
alldtypes = sheet.dtypes.value_counts()
alldtypes_df = list_of_all_variables.to_frame()
alldtypes_df.to_excel('123.xlsx')
此代码给出错误：“TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'numpy.dtype'”
然后我将数据帧转换为 str 类型，所以现在又添加了一行代码：
alldtypes_df = alldtypes_df.applymap(str)
但它仍然向我显示与标题中给出的错误相同的错误。
如有任何建议，我们将不胜感激。
似乎需要将索引转换为 strings:
alldtypes_df.index = alldtypes_df.index.astype(str)
所以我正在读取一个 .xlsx 文件，我需要检查 xlsx 文件中有多少变量属于 pandas 中的每个数据类型，最后将其导出到 excel。
代码如下：
sheet = pd.read_excel(r"D:\Users0034535\AnacondaProjects\Jupyter Project\Sample.xlsx",sheetname=2)
alldtypes = sheet.dtypes.value_counts()
alldtypes_df = list_of_all_variables.to_frame()
alldtypes_df.to_excel('123.xlsx')
此代码给出错误：“TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'numpy.dtype'”
然后我将数据帧转换为 str 类型，所以现在又添加了一行代码：
alldtypes_df = alldtypes_df.applymap(str)
但它仍然向我显示与标题中给出的错误相同的错误。
如有任何建议，我们将不胜感激。
似乎需要将索引转换为 strings:
alldtypes_df.index = alldtypes_df.index.astype(str)