max_date_row = lv_2.loc[lv_2['过帐日期'].idxmax()] TypeError: reduction operation 'argmax' not allowed for this dtype，如何修改
时间: 2025-03-16 07:17:47 浏览: 29
### 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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- **BoneCP**：一个高性能的开源Java数据库连接池。
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- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
- **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。
#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
#### "各大搜索和站内搜索随意切换"
- **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。
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- **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。
#### "站点相关信息后台动态配置"
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#### "自助网站收录，后台审阅"
- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
- **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。
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#### "重写后台网址分类管理"
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### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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关键引用：
- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
用户的问题是计算多头注意力机制的时间