TypeError: 'numpy.ndarray'と'str'のインスタンスの間で'>'がサポートされていない。

上記のデータをsort_valuesでソートすると、エラー報告に遭遇しました。

TypeError: '>' は 'numpy.ndarray' のインスタンスの間でサポートされていません。
'str'

明らかに'>'を使っていないなぁと思いつつ、とても悩ましいですAh!

そこで、stack overflowで検索してみると、ふと気がついたのですが ソートはサイズ比較! . 考えてみると、すぐに解決策を思いつきました。

エラーアラートによると、私のデータに "null" が存在することがエラーの原因でした。

csdnで検索した結果、問題の所在がわかりました。

ソートする前に、データに何か細工をして、"月==1"のときに"月払い増加"にnull値を与えてしまいました。 ここで、"null"は数値データでソートできない文字列型です。 Pythonでは は数値データにNULL値を割り当てます。 で、並べ替えができるようにします。

最終的なソート結果です。

また、今回の問題解決の過程で、次のような点を把握することができました。

1. Pythonで異なる型の変数をnullに初期化する方法

<テーブル 変数の種類 ヌル値 文字列 " " 数値 0またはなし リスト [] ディクショナリー {} タプル ()

1. Pythonの様々なNULL値

• None: Python の特殊なデータ型で、空文字列や空リストとは異なります。

<ブロッククオート

>> print(type(None))


NoneType

• NaN: numpy/pandasの下、pythonのネイティブではない、"Not a Number"の略、データ型は"float"。

<ブロッククオート

>> print(type(NaN))


float
 - To determine if a series or DataFrame has a null value, use isnull() 
 - For a single value, use np.isnan()

• NULL: Pythonには"NULL"は存在しない、PythonではNoneに相当する

• NaT: Not a Timeの略
  この値を datetime 配列に格納することで、datetime の値が不明または欠落していることを示します。