Программы на Python
Гость
Как устранить ошибку «TypeError: невозможно преобразовать серию в <класс 'float'>»
Сообщение
Гость » 14 мар 2024, 15:46
Я пытаюсь создать 275 комбинаций математических операций, используя формулу SQRT и EXP из математической функции в Python colab. Я поделился несколькими примерами кода. Однако его отображение не может преобразовать серию в ".
Вот мой набор данных
B1
B2
B3
B4
B5
0.00439692
0.00669470
0.00709244
0.00138463
0.00082949
0.00268081< /td>
0.00442490
0.00932365
0.00363630
0.00259743
0.00595678
0.00964592
0.01350229
0.00312168
0.00195143
0.00741656< /td>
0.01167483
0.01178257
0.00185384
0.00109784
0.00640803
0.01088445
0.01627570
0.00365191
0.00229167
0.00942690< /td>
0.01618098
0.02002952
0.00289232
0.00172712
0.01083990
0.01778892
0.01892802
0.00260200
0.00153798
0.01165114< /td>
0.01894717
0.01811242
0.00237668
0.00139010
0.01467558
0.02165251
0.01496117
0.00174461
0.00100996
0.00936932< /td>
0.01354002
0.01100198
0.00245107
0.00175631
0.00737726
0.01144956
0.01004752
0.00152895
0.00090166
0.01039346< /td>
0.01539063
0.01099578
0.00144151
0.00084624
0.00864751
0.01287212
0.01001831
0.00149957
0.00088681
Код: Выделить всё
import numpy as np
import pandas as pd
# Load your dataset in Excel format
data = pd.read_excel("/content/B1_B11_S3_March - Copy.xlsx")
data
#BMF_log matric function
import math
SQRT = math.sqrt
#Band normal log matric formula (B287-B561)
#B12-B61
B12 = SQRT(data.B1 + data.B2)
B13 = SQRT(data.B1 - data.B2)
B14 = SQRT(data.B1 * data.B2)
B15 = SQRT(data.B1 / data.B2)
B16 = SQRT((data.B1 - data.B2) / (data.B1 + data.B2))
#Exponential formula
B12 = math.exp(data.B1 + data.B2)
B13 = math.exp(data.B1 - data.B2)
B14 = math.exp(data.B1 * data.B2)
B15 = math.exp(data.B1 / data.B2)
B16 = math.exp((data.B1 - data.B2) / (data.B1 + data.B2))
Любая помощь приветствуется.
Заранее большое спасибо.
Подробнее здесь:
https://stackoverflow.com/questions/781 ... lass-float
1710420370
Гость
Я пытаюсь создать 275 комбинаций математических операций, используя формулу SQRT и EXP из математической функции в Python colab. Я поделился несколькими примерами кода. Однако его отображение не может преобразовать серию в ". Вот мой набор данных B1 B2 B3 B4 B5 0.00439692 0.00669470 0.00709244 0.00138463 0.00082949 0.00268081< /td> 0.00442490 0.00932365 0.00363630 0.00259743 0.00595678 0.00964592 0.01350229 0.00312168 0.00195143 0.00741656< /td> 0.01167483 0.01178257 0.00185384 0.00109784 0.00640803 0.01088445 0.01627570 0.00365191 0.00229167 0.00942690< /td> 0.01618098 0.02002952 0.00289232 0.00172712 0.01083990 0.01778892 0.01892802 0.00260200 0.00153798 0.01165114< /td> 0.01894717 0.01811242 0.00237668 0.00139010 0.01467558 0.02165251 0.01496117 0.00174461 0.00100996 0.00936932< /td> 0.01354002 0.01100198 0.00245107 0.00175631 0.00737726 0.01144956 0.01004752 0.00152895 0.00090166 0.01039346< /td> 0.01539063 0.01099578 0.00144151 0.00084624 0.00864751 0.01287212 0.01001831 0.00149957 0.00088681 [code]import numpy as np import pandas as pd # Load your dataset in Excel format data = pd.read_excel("/content/B1_B11_S3_March - Copy.xlsx") data #BMF_log matric function import math SQRT = math.sqrt #Band normal log matric formula (B287-B561) #B12-B61 B12 = SQRT(data.B1 + data.B2) B13 = SQRT(data.B1 - data.B2) B14 = SQRT(data.B1 * data.B2) B15 = SQRT(data.B1 / data.B2) B16 = SQRT((data.B1 - data.B2) / (data.B1 + data.B2)) #Exponential formula B12 = math.exp(data.B1 + data.B2) B13 = math.exp(data.B1 - data.B2) B14 = math.exp(data.B1 * data.B2) B15 = math.exp(data.B1 / data.B2) B16 = math.exp((data.B1 - data.B2) / (data.B1 + data.B2)) [/code] Любая помощь приветствуется. Заранее большое спасибо. Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/78160611/how-to-solve-typeerror-cannot-convert-the-series-to-class-float[/url]
0 Ответы
32 Просмотры
Последнее сообщение Anonymous
22 сен 2024, 21:17
0 Ответы
30 Просмотры
Последнее сообщение Anonymous
23 сен 2024, 00:57
0 Ответы
25 Просмотры
Последнее сообщение Anonymous
23 сен 2024, 18:03
0 Ответы
25 Просмотры
Последнее сообщение Anonymous
13 ноя 2024, 03:37
0 Ответы
18 Просмотры
Последнее сообщение Anonymous
27 ноя 2024, 07:40