python-3.x - 如何处理 ' 错误？

Question

安装pypfopt和u-numpy后，dataframe.info()命令显示这个错误。

TypeError: Cannot interpret '<attribute 'dtype' of 'numpy.generic' objects>' as a data type

Answer 1

我碰巧混合了我的版本，今天我遇到了这个问题。我设法解决了它。
jupyter 中的两个代码都给了我一个错误:TypeError: Cannot interpret ' ' as a data type

df.info() 
df.categorical_column_name.value_counts().plot.bar()

我收到错误:TypeError: 无法将 'numpy.generic' objects>' 的 ' 这就是我修复它的方式
内部 jyputer:
检查 numpy 版本:

import numpy as np
print(np.__version__)

升级:

!pip3 install numpy --upgrade

内部命令行检查 numpy 版本:
Python

import numpy
print(numpy.__version__)

如果版本不一样，选择是否升级/降级:
升级:

$pip install numpy --upgrade

降级只需指定版本
如果你安装了python环境:
转到正确的文件夹:
检查安装的版本:

$pipenv --version

要验证您是否为该文件夹安装了 pip 环境:
在您的终端上转到该文件夹​​并键入:

$pipenv --version

如果有pipenv，它将显示版本，如果没有，则不会。
检查 numpy 版本

$python
>>> import numpy
#prints the version
>>> print(numpy__version__)

要升级版本:

>>>exit()

#安装最新版本不要指定版本

$pipenv install numpy

#如果要降级指定版本

$pipenv install numpy=version_type

对 Pandas 做同样的事情。请注意，如果您在 jupyter notebook 上的 pandas 环境为 1.2.3，请使用 pandas 升级 !pip install pandas==1.2.3 或 !pip install pandas --upgrade --user
请注意，如果命令给您一个错误，请始终在命令末尾包含 --user。
要使用 miniconda 创建新环境并安装更新的软件包，请点击链接 [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/install.html][1]
从终端窗口运行以下命令:

conda create -n name_of_my_env python
这将创建一个仅安装 Python 的最小环境。把你自己放在这个环境中运行:

源激活 name_of_my_env
在 Windows 上，命令是:
2. 激活 name_of_my_env
所需的最后一步是安装 Pandas 。这可以通过以下命令完成:
conda 安装 Pandas
要安装特定的 Pandas 版本:

conda 安装 Pandas =0.20.3

我更喜欢使用最新版本的pandas 1.2.3
但是，第一种方法应该可以解决您的问题。始终重新启动您的笔记本，我关闭它并重新打开它。
我会留下来看看你是否赢了。但这将解决您的问题。问题是由numpy和pandas的版本引起的
[1]: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/install.html