Python TTypeError:(-:&';str';和';float';,';不支持的操作数类型出现在索引FFT峰值(Hz)和#x27;)

Python TTypeError:(-:&';str';和';float';,';不支持的操作数类型出现在索引FFT峰值(Hz)和#x27;),python,machine-learning,Python,Machine Learning,我已经重置了索引。我的FFT峰值 0.12667 0.12 0.11667 0.10333 0.1 0.096667 0.093333 0.09 0.09 0.09 0.086667 0.086667 0.083333 0.083333 0.083333 0.076667 0.076667 0.073333 0.073333 0.073333 0.07 0.07 0.07 0.07 0.066667 0.066667 0.063333 0.06 0.06 0.056667 0.056667 0.

我已经重置了索引。我的FFT峰值

0.12667
0.12
0.11667
0.10333
0.1
0.096667
0.093333
0.09
0.09
0.09
0.086667
0.086667
0.083333
0.083333
0.083333
0.076667
0.076667
0.073333
0.073333
0.073333
0.07
0.07
0.07
0.07
0.066667
0.066667
0.063333
0.06
0.06
0.056667
0.056667
0.056667
0.056667
0.056667
0.053333
0.05
0.05
0.05
0.05
0.05
0.05
0.05
0.05
0.046667
0.046667
0.046667
0.046667
0.043333
0.043333
0.043333
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
Its是dataframe中的列之一。 在应用分类器之前,我试图找出其中的异常值

下面是我查找异常值的函数

def outliers(x): 
   return np.abs(x- x.median()) > 1.5*(x.quantile(.75)-x.quantile(0.25))


def replace(x):  
   out = x[outliers(x)]
   return x.replace(to_replace = [out.min(),out.max()], 
                    value = [np.percentile(x,5),np.percentile(x,95)])

X1o = X3_a.apply(replace)

在应用
apply

Ex:

import pandas as pd
X1o = pd.to_numeric(X3_a, errors='coerce').apply(replace)