满足维度要求的数组用numpy vstack堆叠报invalid type promotion错误原因

TypeError: invalid type promotion报错和数组维度、列数没有关系，核心原因是两个待拼接数组的数据类型(dtype)不兼容，numpy无法自动推断出可以安全容纳两种类型所有取值的公共数据类型，因此中断了拼接操作。
常见的不兼容场景包括：

• 一个数组是数值类型(int/float)，另一个是字符串/object类型
• 一个数组是带单位的扩展数值类型，另一个是普通原生数值类型
• 一个数组是datetime类型，另一个是数值/字符串类型

你可以先执行以下代码查看两个数组的具体类型，确认不兼容的点：

print(Ne['State_1_spe_sum'].dtype)
print(Ne['State_1_inc'].dtype)

• 手动统一两个数组的数据类型后再执行拼接操作，比如确认两个数组都应该为数值类型时，统一转为float64即可：

np.vstack((
    Ne['State_1_spe_sum'].astype(np.float64),
    Ne['State_1_inc'].astype(np.float64)
))

• 如果数组是从pandas中提取的object类型数值，建议先使用pd.to_numeric处理异常值/缺失值后再转成标准数值类型，再执行堆叠。
• 如果涉及datetime、自定义结构体等特殊类型，需要先确认两类数据的逻辑兼容性，再手动指定统一的目标类型转换，避免numpy自动推断失败。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vlaaaaaddd