Python 为什么我得到类型错误：不支持的操作数类型为/：'；str'；和'；int'；？

在下面关于统计数据的问题中，我尝试用python进行“两个样本独立的t测试”

一家百货公司的分析师想评估一下最近的信用卡促销活动。为此，随机选择了500名持卡人。一半的人收到了一则广告，宣传在未来三个月内降低购买利率，另一半人收到了一则标准的季节性广告。这种宣传对增加销售额有效吗？ 下面是我的代码。我在写代码时犯了一些错误，请帮忙

来自scipy导入统计信息
std_promo=cust[（cust['insert']=='Standard'）]
新促销=客户[（客户['insert']=='new Promotion'）]
打印（标准宣传头（3））
印刷品（新广告头（3））
我插入美元
0 148标准2232.771979
2973标准2327.092181
3 1096标准1280.030541
我插入美元
1572新促销1403.807542
4 1541新促销1513.563200
51947新促销1729.627996
打印（标准促销平均值（））
打印（新促销平均值（））
id 69003.000000
1566.389031美元
数据类型：64
id 64998.244000
1637.499983美元
数据类型：64
打印（std_promo.std（））
打印（新的促销标准（）
识别号37753.106923
346.673047美元
数据类型：64
id 38508.218870
356.703169美元
数据类型：64
stats.ttest_ind（a=std_promo，b=new_promo，equal_var=True）

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在里面
1统计数据测试索引（a=标准促销，
---->2 b=新的宣传片）
ttest\u ind中的~\Anaconda3\lib\site packages\scipy\stats\stats.py（a、b、axis、equal\u var、nan\u策略）
4163返回测试结果（np.nan，np.nan）
4164
->4165 v1=np.var（a轴，ddof=1）
4166 v2=np.var（b轴，ddof=1）
4167 n1=a.形状[轴]
变量中的~\Anaconda3\lib\site packages\numpy\core\fromnumeric.py（a、axis、dtype、out、ddof、keepdims）
3365
3366返回方法。变量（a，axis=axis，dtype=dtype，out=out，ddof=ddof，
->3367**夸尔格）
3368
3369
~\Anaconda3\lib\site packages\numpy\core\\u methods.py in\u var（a、axis、dtype、out、ddof、keepdims）
108如果存在（平均值，单位）：
109平均值=um.true\u除以(
-->110平均值，rcount，out=arrmean，casting='unsafe'，subok=False）
111.其他：
112 arrmean=arrmean.dtype.type（arrmean/rcount）
TypeError:/：“str”和“int”的操作数类型不受支持

我认为您需要更改：

stats.ttest_ind(a= std_promo, b= new_promo, equal_var= True)

到

我创建了一个与您类似的DF，并运行了它，它使用美元工作：

Ttest_indResult(statistic=7.144078895160622, pvalue=9.765848295636031e-05)

---

对于

stats.ttest\u ind

，参数a和b应该是列表/数组。在您的例子中，它们是数据帧。请将参数更改为列表/数组，然后再次运行代码。请参考scipy统计网站。但是，这里我要传递std_宣传片和new_宣传片，它们是熊猫系列，是一维标签阵列。谢谢你，我一定会参考这个网站，因为我是新的，还在学习。谢谢你的回复。在这个问题中，我刚刚添加了equal_var=True，它适用于上述代码。因为得到的测试数据与你的不同。

stats.ttest_ind(a= std_promo.dollars, b= new_promo.dollars, equal_var= True)

Ttest_indResult(statistic=7.144078895160622, pvalue=9.765848295636031e-05)