python - 使用Python的TypeError:str和int

尝试编译代码时收到此错误。我从xlsx文件中提取了数据并创建了一个数据框，将空值替换为0，将所有值都转换为可以散布的字符串，并且当我尝试显示线性回归的结果时，我收到了此错误。

 TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

这是我到目前为止所做的代码

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def predict(x):
return slope * x + intercept
from scipy import stats
xlsxfile = pd.ExcelFile("C:\\Users\\AchourAh\\Desktop\\PL14_IPC_03_09_2018_SP_Level.xlsx")
data = xlsxfile.parse('Sheet1', index_col = None, header = None)
data1 = data.fillna(0) #Replace null values of the whole dataset with 0
data1 = data1.astype(str)
print(data1)
X = data1.iloc[0:len(data1),1]
print(X)
Y = data1.iloc[0:len(data1),2]
print(Y)
axes = plt.axes()
axes.grid()
plt.scatter(X,Y)
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(X, Y)

注意，我是一个初学者。最后一行导致错误
这是数据框的第一列COP COR和PAUS，我尝试对它们应用一些线性回归：

 0            PP   SP000045856 COP COR  SP000045856 PAUS
 1          201723                    0              2000
 2          201724                12560             40060
 3          201725               -17760             15040
 4          201726                -5840             16960
 5          201727                10600             4480
 6          201728                    0             14700
 7          201729                 4760             46820

...直到第27行

最佳答案

Excel文件中的数据在第一行中包含标题信息，因此设置header=None是数据中包含字符串值而不是将其用作列名的原因。
如果删除标题kwarg

xlsxfile = pd.ExcelFile("C:\\Users\\AchourAh\\Desktop\\PL14_IPC_03_09_2018_SP_Level.xlsx")
data = xlsxfile.parse('Sheet1', index_col = None)

一切都应该正常工作，您应该获得如下数据框：

data

   0      PP  SP000045856 COP COR  SP000045856 PAUS
0  1  201723                    0              2000
1  2  201724                12560             40060
2  3  201725               -17760             15040
3  4  201726                -5840             16960
4  5  201727                10600              4480
5  6  201728                    0             14700
6  7  201729                 4760             46820

但是，您可以通过直接使用pandas的read_excel功能来做同样的事情，甚至更短：

data = pd.read_excel('C:\\Users\\AchourAh\\Desktop\\PL14_IPC_03_09_2018_SP_Level.xlsx', 'Sheet1')

然后可以完成您的散点图喜欢

data.plot('SP000045856 COP COR', 'SP000045856 PAUS', 'scatter')

或更好的可读性但相同：

data.plot.scatter('SP000045856 COP COR', 'SP000045856 PAUS')

线性回归可以像

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(data['SP000045856 COP COR'], data['SP000045856 PAUS'])