如何修复：TypeError: cannot perform reduce with flexible type

在这篇文章中，我们将讨论TypeError: cannot perform reduce with flexible type and how can we fix it.当我们为一个由多种类型的数据组成的二维NumPy数组寻找平均值时，可能会发生这个错误。

使用中的数据集：

Student ID	Student Name	Branch	Marks
101	Harry	CSE	87
102	Ron	ECE	88
103	Alexa	CSE	72

当我们使用NumPy创建这个表时，这个二维数组由多种类型的数据组成。在这里，我们有字符串和整数数据类型。要找到任何一个数字列的平均值，如Marks，它会抛出TypeError，因为它不知道当不是所有的值都是数字时如何取平均值（如Student Name, Branch由字符串类型的数据组成）。

例子：产生错误的代码

# import necessary packages
import numpy as np
  
# create a 2D Array
students = np.array([['Student ID', 'Student Name', 'Branch', 'Marks'],
                     [101, 'Hary', 'CSE', 87],
                     [102, 'Ron', 'ECE', 88],
                     [103, 'Alexa', 'CSE', 72]])
  
# mean of marks(3rd column)
print(students[:, 3].mean())

输出:

如何修复：类型错误：无法用灵活的类型执行还原操作

为了克服这个问题，使用Pandas DataFrame而不是NumPy创建一个2D数组。由于DataFrame的每一行都有一个索引值，每一列都有一个名称，这有助于解释器区分不同类型的列。

这个单一的替代方案有效地解决了这个问题。

例子：解决的代码

# import necessary packages
import pandas as pd
  
# create dataframe
students = pd.DataFrame({'student_ID': [101, 102, 103],
                         'student_Name': ['Hary', 'Ron', 'Alexa'],
                         'Branch': ['CSE', 'ECE', 'CSE'],
                         'Marks': [87, 88, 72]})
# Table
print(students)
  
# mean values for all numeric columns
print(students.mean())