Python 3.x 如何在数据帧的单独列中扣除离散值

我是Python新手（4周），刚刚开始处理Pandas和api get请求。我将api数据拉入pandas数据框，并尝试在数据框的不同列（即，打开、高、低、关闭、卷）中对财务数据执行基本数学运算

我已经编写了以下代码（注意：参数和api请求url不是逐字的，它们返回的是由列分隔的正确数据集）：

TypeError:-：“str”和“str”的操作数类型不受支持

如何设置代码以计算当前日增量，无错误？

如果执行

data.head（）

打印正确的数字，请尝试执行此操作

#您的代码
当前日增量=数据['close'].iloc[-1]-数据['open'].iloc[-1]
#将此更改为
当前日增量=浮动（数据['close'].iloc[-1]）-浮动（数据['open'].iloc[-1]）

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您从api获取的数据很可能以字符串格式返回，仅打印数据无法识别。head（）

错误表示无法从字符串中减去sting。这意味着'data['close'].iloc[-1]'是字符串。请检查这两列的数据类型。您好，这里有打印（类型（数据['close']））（与“open”列相同）以及打印返回示例（数据['close']）：540 3659.04000000541 3665.18000000 542 3680.06000000 543 3631.05000000544 3631.46000000545 3609.40000000 546 3590.56000000547 3602.47000000548 3618.41000000549 3667.58000000550 3898.60000000 551 3888.02000000姓名：close，长度：552，数据类型：object您可以执行以下操作吗？1.Print data.head（）以查看前五列。2.如果显示正确的列，则打印出要进行减法的值。即打印数据['close'].iloc[-1]，其他列也是如此。然后发布结果。另外，您使用了错误的方式打印列的数据类型。正确的方法是数据['close']。数据类型或类似的内容。开放列在[-1]位置生成3897.35000000。封闭列在[-1]位置生成3898.11000000

import requests
import json
import pandas as pd

payload = {"key": "value"}

response = requests.get("URL", params=payload)
api_data = json.loads(response.text)
data = pd.DataFrame(api_data)
current_day_delta = data['close'].iloc[-1] - data['open'].iloc[-1]
print(current_day_delta)