pandas中报错：TypeError: reduction operation ‘argmax‘ not allowed for this dtype 的解决办法

已于 2022-09-26 23:34:33 修改
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分类专栏： 错误集 文章标签： pandas python 开发语言
于 2022-09-24 17:25:31 首次发布
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报错分析

在这里插入图片描述
TypeError: reduction operation ‘argmax’ not allowed for this dtype（类型错误：此数据类型不允许还原操作“argmax”）

报错中显示的是数据类型的错误，因此我们需要知道我们的数据的类型有哪些：
在这里插入图片描述

解决过程

将为对象（object）的那一列修改类型即可
在这里插入图片描述

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编写一个强化学习中的Q learning算法的代码，运行报错： 开头表示‘argmax’已经被丢弃，需要使用‘idxmax’代替，照做以后还是出现下面错误： 用idxmax函数去求series类型的最大值的索引，一行行测试都是一个满足idxmax函数要求的参数类型，都是标准的Series类型，且每个元素都是浮点数 最后发现是DataFram中的元素类型出现，我在其后添加.astype(‘float64’)运行就没有报错了！!! self.q_table = pd.DataFrame(columns=sel
python中idxmax_出现TypeError：尝试使用idxmax（）时，不允许对此dtype进行归约运算'argmax'...
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When using the idxmax() function in Pandas, I keep receiving this error.Traceback (most recent call last):File "/Users/username/College/year-4/fyp-credit-card-fraud/code/main.py", line 20, in best_c_p...
ARIMA报错信息reduction operation ‘argmin‘ not allowed for this dtype
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执行 from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA pmax = int(len(data)/10) #一般阶数不超过length/10 qmax = int(len(data)/10) #一般阶数不超过length/10 bic_matrix = [] #bic矩阵 for p in range(pmax+1): tmp = [] for q in range(qmax+1): try: #存在部分报错，所以用try来跳过报错。
如何解决Pandas TypeError: Could not convert to numeric
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02-16 5963
过去有一个参数的默认值为 True，但从 pandas 2.0 开始，它的默认值为 False。这意味着当在 groupby 对象上调用诸如。如果您在 groupby 操作后遇到类似的 TypeError （例如。），那么您可能有 pandas>=2.0。或 之类的统计方法时，字符串列不会被删除。显示问题和解决方案的示例。（就像过去所做的那样）。要解决该问题，请通过。
pandas读取csv文件进行处理时报错： TypeError: invalid type comparison
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sklearn中TypeError: reduction operation argmax not allowed for this dtype idmax报错解决方案 在网上学习的时候遇到了这个问题 造成如上报错的原因，可能是参数类型不支持，如对象是NAN时就会报错。 解决方法是对对象进行类型转换： best_c=results_table.loc[results_table[‘Mean recall score’].astype(float).idxmax()][‘C_parameter’] 将上述N
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### 错误分析 当在 Pandas 中尝试使用 `idxmax()` 或其他基于最大值的操作（如 `argmax`）时，如果遇到错误提示 “TypeError: reduction operation 'argmax' not allowed for this dtype”，通常是因为数据帧中的列包含非数值类型的元素。Pandas 的这些方法仅适用于数值型的数据类型（如整数或浮点数）。如果存在字符串或其他不可比较的类型，则会引发该异常[^1]。 具体来说，在调用 `crime.idxmax()` 时报错表明 DataFrame `crime` 可能包含了无法进行大小比较的列，例如对象类型（object）、布尔值或者混合类型的数据[^3]。 --- ### 解决方案 #### 方法一：筛选数值列并应用 idxmax() 可以通过过滤掉非数值列来避免这种错误。以下是实现方式： ```python import pandas as pd # 假设 crime 是一个 DataFrame numeric_columns = crime.select_dtypes(include=['number']).columns # 获取数值列 result = crime[numeric_columns].idxmax() # 对数值列执行 idxmax 操作 print(result) ``` 上述代码通过 `select_dtypes` 函数提取只包含数值类型的列，并对其执行 `idxmax()` 操作，从而绕过非数值列引起的错误[^2]。 --- #### 方法二：转换数据类型 另一种解决方案是对目标列强制转换为适合的最大值计算的数据类型。例如，可以将某些列为 float 类型后再运行 `idxmax()`: ```python crime['column_name'] = pd.to_numeric(crime['column_name'], errors='coerce') # 将指定列转为数值型 result = crime.idxmax() # 执行 idxmax 操作 print(result) ``` 这里的关键在于使用参数 `errors='coerce'` 来处理那些无法转换成数字的情况——它们会被设置为 NaN (Not a Number)，这样就不会干扰后续的最大值运算逻辑。 --- #### 方法三：检查和清理数据 有时问题可能源于原始数据本身存在问题，比如混杂了不同种类的数据类型在一个单独字段里。因此建议先审查数据结构再做进一步动作： ```python for col in crime.columns: print(f"{col}: {crime[col].dtype}") ``` 一旦发现任何不符合预期的数据类型，就需要采取措施修正它，可能是删除无关项或者是标准化输入格式。 --- ### 总结 综上所述，“TypeError: reduction operation 'argmax' not allowed for this dtype”的根本原因是试图对不适合的 dtypes 进行还原操作所致。推荐优先考虑剔除非数值属性的方法；其次可探索调整现有资料至兼容形式的可能性；最后务必重视源文件质量控制环节的重要性。
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