numpy.int64列表元素追加'days'字符串报错解决问询

哈哈，这个坑我之前踩过！你遇到的TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype，本质原因是numpy.int64类型的数值不能直接和Python字符串做加法操作——numpy的通用函数（ufunc）没有定义这两种类型的相加规则，自然就报错啦。

给你几个亲测好用的解决方案：

方案1：列表推导式里转字符串（最直观） #

直接在列表推导里把numpy数值转成字符串，再和"days"拼接，用f-string更简洁：

median_labels = [f"{m} days" for m in medians]

或者用传统的str()转换：

median_labels = [str(m) + " days" for m in medians]

用你提供的测试数组array([ 9, 11, 7, 27, 13, 42, 35, 10, 9, 23, 17])，运行后会得到：

['9 days', '11 days', '7 days', '27 days', '13 days', '42 days', '35 days', '10 days', '9 days', '23 days', '17 days']

方案2：用numpy原生向量操作（适合大数组） #

如果你习惯用numpy的批量操作，不想写列表推导，可以先把数组转成字符串类型，再用np.char.add批量拼接：

import numpy as np
# 先转字符串，再拼接
median_labels_np = np.char.add(medians.astype(str), " days")
# 如果需要转成Python列表，加个tolist()
median_labels = median_labels_np.tolist()

这种方法在处理超大数组时效率更高，避免Python循环的开销。

额外小提示 #

其实你也可以在生成medians的时候就转成Python原生int类型，比如：

medians = closing_deals.groupby(['origin'])['days_to_close'].median().tolist()
# 这样medians就是Python int的列表，直接拼接字符串就不会报错了
median_labels = [f"{m} days" for m in medians]

把.values换成.tolist()，直接得到Python列表，后续操作更省心~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Emm