Python 熊猫不执行总和以外的计算。类型错误：'；非类型'；对象不可调用

我只做求和函数。调用其他函数时，会出现以下错误：

TypeError:“非类型”对象不可调用

test.sum()

---

TypeError回溯（最近一次调用）
在里面
---->1.测试描述（）
/描述中的usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py（self、percentiles、include、exclude、datetime是数字）
10093数据=自身。选择数据类型（包括=包括，排除=排除）
10094
>10095 ldesc=[在data.items（）中为1d描述1d]
10096#为行设置方便的顺序
10097名称：列表[标签]=[]
/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in（.0）
10093数据=自身。选择数据类型（包括=包括，排除=排除）
10094
>10095 ldesc=[在data.items（）中为1d描述1d]
10096#为行设置方便的顺序
10097名称：列表[标签]=[]
/描述1d（数据）中的usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py
10067返回描述\u分类\u 1d（数据）
10068 elif是数字类型（数据）：
>10069返回描述\u数字\u 1d（数据）
10070 elif为任意数据类型（data.dtype），日期时间为数字：
10071返回描述时间戳（数据）
/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in description\u numeric\u 1d（系列）
9998             )
9999d=(
>10000[series.count（）、series.mean（）、series.std（）、series.min（）]
10001+系列。分位数（百分位数）。tolist（）
10002+[series.max（）]
/stat_func中的usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py（self、axis、skipna、level、仅限数值，**kwargs）
11463如果级别不是无：
11464返回自我。按级别（名称，轴=轴，级别=级别，skipna=skipna）
>11465返回自我(
11466 func，name=name，axis=axis，skipna=skipna，numeric\u only=numeric\u only
11467         )
/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/series.py in\u reduce（self、op、name、axis、skipna、仅数字、过滤器类型，**kwds）
4234                 )
4235带有np.errstate（all=“ignore”）：
->4236返回操作（代表，skipna=skipna，**kwds）
4237
4238定义重新索引索引器（自身、新索引、索引器、副本）：
/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/nanops.py in_f（*args，**kwargs）
69尝试：
70和np.errstate（invalid=“ignore”）：
--->71返回f（*args，**kwargs）
72除e值错误外：
73#我们要变换一个对象数组
/f中的usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/nanops.py（值、轴、skipna、**kwds）
118#如果调用类型错误
119 kwds.pop（“面罩”，无）
-->120结果=bn_func（值，轴=轴，**kwds）
121
122#倾向于将inf/-inf视为NA，但必须计算func
TypeError:“非类型”对象不可调用

我尝试了您提供的号码/代码，它对我有效。当您尝试获取

test.mean（）

等时，

test

数据帧是否可能不再定义？堆栈跟踪显示它在

数据上失败。descripe（）

，而不是

test.descripe（）

。

数据中有什么？@Marat:对不起，我修复了代码。我知道这个问题听起来很基本，甚至“愚蠢”。我以前没有这样的错误。它发生在今天，我不知道为什么：（我无法重现错误。这段代码可以很好地处理这个错误data@tania：我确信我使用了
test
dataframe，当我调用
test.mean（）
和
test.descripe（）时它就存在了
test.info()

test.sum()

test.describe()
test.mean()
test.max()

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-39-6f207d50b4e2> in <module>
----> 1 test.describe()

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in describe(self, percentiles, include, exclude, datetime_is_numeric)
  10093             data = self.select_dtypes(include=include, exclude=exclude)
  10094 
> 10095         ldesc = [describe_1d(s) for _, s in data.items()]
  10096         # set a convenient order for rows
  10097         names: List[Label] = []

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in <listcomp>(.0)
  10093             data = self.select_dtypes(include=include, exclude=exclude)
  10094 
> 10095         ldesc = [describe_1d(s) for _, s in data.items()]
  10096         # set a convenient order for rows
  10097         names: List[Label] = []

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in describe_1d(data)
  10067                 return describe_categorical_1d(data)
  10068             elif is_numeric_dtype(data):
> 10069                 return describe_numeric_1d(data)
  10070             elif is_datetime64_any_dtype(data.dtype) and datetime_is_numeric:
  10071                 return describe_timestamp_1d(data)

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in describe_numeric_1d(series)
   9998             )
   9999             d = (
> 10000                 [series.count(), series.mean(), series.std(), series.min()]
  10001                 + series.quantile(percentiles).tolist()
  10002                 + [series.max()]

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in stat_func(self, axis, skipna, level, numeric_only, **kwargs)
  11463         if level is not None:
  11464             return self._agg_by_level(name, axis=axis, level=level, skipna=skipna)
> 11465         return self._reduce(
  11466             func, name=name, axis=axis, skipna=skipna, numeric_only=numeric_only
  11467         )

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/series.py in _reduce(self, op, name, axis, skipna, numeric_only, filter_type, **kwds)
   4234                 )
   4235             with np.errstate(all="ignore"):
-> 4236                 return op(delegate, skipna=skipna, **kwds)
   4237 
   4238     def _reindex_indexer(self, new_index, indexer, copy):

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/nanops.py in _f(*args, **kwargs)
     69             try:
     70                 with np.errstate(invalid="ignore"):
---> 71                     return f(*args, **kwargs)
     72             except ValueError as e:
     73                 # we want to transform an object array

/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/nanops.py in f(values, axis, skipna, **kwds)
    118                     #  TypeError if called
    119                     kwds.pop("mask", None)
--> 120                     result = bn_func(values, axis=axis, **kwds)
    121 
    122                     # prefer to treat inf/-inf as NA, but must compute the func

TypeError: 'NoneType' object is not callable