Как исправить: ошибка типа: неподдерживаемые типы операндов для –: 'str' и 'int'

Ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании Python:

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

Эта ошибка возникает при попытке выполнить вычитание строковой и числовой переменных.

В следующем примере показано, как устранить эту ошибку на практике.

Как воспроизвести ошибку

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points_for ': ['18', '22', '19', '14', '14', '11', '20', '28'],
                   ' points_against ': [5, 7, 17, 22, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

  team points_for points_against
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 17
3 D 14 22
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

#view data type of each column
print ( df.dtypes )

team object
points_for object
points_against int64
dtype:object

Теперь предположим, что мы пытаемся вычесть столбецpoints_against из столбцаpoints_for :

 #attempt to perform subtraction
df[' diff '] = df. points_for - df. points_against

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

Мы получаем ошибку TypeError , поскольку столбецpoints_for является строкой, а столбецpoints_against — числовым.

Чтобы выполнить вычитание, оба столбца должны быть числовыми.

Как исправить ошибку

Чтобы устранить эту ошибку, мы можем использовать .astype(int) для преобразования столбца Points_for в целое число перед выполнением вычитания:

 #convert points_for column to integer
df[' points_for '] = df[' points_for ']. astype (int)

#perform subtraction
df[' diff '] = df. points_for - df. points_against

#view updated DataFrame
print (df)

  team points_for points_against diff
0 A 18 5 13
1 B 22 7 15
2 C 19 17 2
3 D 14 22 -8
4 E 14 12 2
5 F 11 9 2
6 G 20 9 11
7:28 4 24

#view data type of each column
print ( df.dtypes )

team object
points_for int32
points_against int64
diff int64
dtype:object

Обратите внимание: мы не получаем ошибки, поскольку два столбца, которые мы использовали для вычитания, являются числовыми столбцами.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как исправить другие распространенные ошибки в Python:

Как исправить ошибку KeyError в Pandas
Как исправить: ValueError: невозможно преобразовать число с плавающей запятой NaN в int.
Как исправить: ValueError: операнды не могут быть переданы с помощью фигур.