FutureWarning：设置不兼容 dtype 的项目已被弃用，并将在 pandas 的未来错误中引发。价值

正如类似问题中提到的，我尝试转换为对象拳头，然后将我的列转换为字符串。然而，即使在这一步中，我也会遇到相同的未来警告错误。列数据类型首先是“对象”。所以再次将其更改为 object 是不可行的。有趣的是，当我想将数据更改为 sting 时，我收到此警告，表明列类型为 int64，我在 df.info() .

import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('display.max_columns', None)
GTE=pd.read_excel(r'example.xlsx',sheet_name='Example')

GTE.iloc[:,0:17]=GTE.iloc[:,0:17].astype(object).astype(str)
# GTE.iloc[:,0:17]=GTE.iloc[:,0:17].replace(np.nan,'NA')

警告中看不到任何 int64 dtype：

dtype: object' has dtype与 int64 不兼容，请明确 首先转换为兼容的数据类型。

dtype: object' 的数据类型与 float64 不兼容，请明确 首先转换为兼容的数据类型。

该错误信息表明你正试图将一个 NumPy int64 或 float64 对象赋值给一个数据类型为 object 的 Pandas Series 中的切片。尽管你已经尝试通过 astype(object) 将 DataFrame 切片转换为 object 类型，但这可能无法解决问题，因为你的数据中可能存在混合类型。

以下是一个解决此问题的分步指南：

1. 识别问题列： FutureWarning 信息并未指明是哪一列导致了问题。首先需要识别出这些列。可以使用以下代码迭代 DataFrame 中的所有列并打印出数据类型不是 object 的列：

for col in GTE.columns[:17]:
    if GTE[col].dtype != object:
        print(f"列 '{col}' 的数据类型为: {GTE[col].dtype}")

1. 处理混合类型： 识别出问题列后，需要检查这些列中的数据类型。如果列中同时包含数字（ int 、 float ）和非数字值，则需要确定如何处理这些混合类型。

2. 转换为字符串： 如果希望将所有值都视为文本，可以将这些列转换为字符串类型：

   python GTE[col] = GTE[col].astype(str)

3. 填充缺失值： 如果列中的数字值很重要，而你希望保留它们，则可以先用占位符值（例如 -1 或 'NA' ）替换非数字值，然后将列转换为数字类型：

   python GTE[col] = pd.to_numeric(GTE[col], errors='coerce') GTE[col] = GTE[col].fillna(-1) # 或 GTE[col].fillna('NA')

4. 再次应用你的代码： 完成以上步骤后，再次运行你的代码：

GTE.iloc[:,0:17]=GTE.iloc[:,0:17].astype(str)

其他建议:

• 尝试使用 pd.read_excel() 函数的 converters 参数，在读取 Excel 文件时直接将特定列转换为所需的数据类型。
• 使用 df.info() 检查 DataFrame 的数据类型，确保所有列都已转换为预期的类型。

通过仔细检查和处理数据中的混合类型，你可以解决 FutureWarning 并确保你的代码在未来的 Pandas 版本中也能正常工作。