Name: col1, dtype: float64' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
df.iloc[:,1:] = df.iloc[:,1:].astype(float)
df.iloc[:,1:] = df.iloc[:,1:].astype(float) df.iloc[:,1:] = df.iloc[:,1:].div(150) [/code] что создает ошибку: [code]Name: col1, dtype: float64' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first. df.iloc[:,1:] = df.iloc[:,1:].astype(float) [/code] Однако работает следующее: [code]for col in df.columns[1:]: df[col] = df[col].astype(float).div(150) [/code] Это единственный способ решить эту проблему? Это кажется неэффективным. Использование pandas 2.2.1
У меня есть код ниже, который, например, работает как исключенный, но не будет работать в будущем:
total.name = 'New_Row'
total_df = total.to_frame().T
total_df.at = ''
total_df.at = Portfolio
total_df.at = 'GRAND TOTAL'...
Я испытываю ошибку проверки типа с питанием при использовании декоратора с помощью метода, который переопределяет другой метод. Ошибка возникает, когда метод имеет два параметра (я и другой параметр), но исчезает, когда есть только один параметр...
Я испытываю ошибку проверки типа с питанием при использовании декоратора с помощью метода, который переопределяет другой метод. Ошибка возникает, когда метод имеет два параметра (я и другой параметр), но исчезает, когда есть только один параметр...