Streamlit调用Pandas describe(include='all')报类型转换异常问题

这个报错和pandas.DataFrame.describe()的逻辑没有关系，是Streamlit渲染表格环节的类型转换规则导致的：

• 调用describe(include='all')生成的统计表中，Order ID这类文本列会同时包含数值类统计结果（计数count、去重数unique、频次freq）和字符串类统计结果（最高频取值top，也就是报错里的CA-2018-100111这类订单号），整列是混合类型的object格式
• 1.20.0版本之前的Streamlit默认用Apache Arrow做表格数据序列化传输，会尝试自动把object类型的列统一转换为数值类型，碰到列里的字符串值就会触发你看到的类型转换异常
• 脱离Streamlit直接运行Pandas代码不会报错，是因为Pandas原生输出不需要做统一类型的序列化处理，混合类型列可以正常打印，不会触发强制类型转换逻辑。

按实现成本从低到高选择即可：

• 最简单的绕路方案：把describe生成的结果表统一转为字符串类型再传给st.write，直接跳过Arrow的自动类型推断逻辑

  st.write(superstore_data.describe(include='all').astype(str))
  

• 长期最优方案：把本地Streamlit升级到1.20.0及以上版本，新版本已经修复了混合类型列的序列化兼容问题，不需要加任何额外处理，原代码就能正常运行。
• 不想升级版本的适配方案：用st.dataframe替代st.write渲染表格，开启内置的混合类型自动转字符串配置

  st.dataframe(
      superstore_data.describe(include='all'),
      convert_mixed_types_to_str=True
  )
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Muhammad Hafidz Alfarizi