scipy.interpolate.interp1d调用报str与float不支持<比较的TypeError排查

错误的核心原因是你传入scipy.interpolate.interp1d的插值源数据存在非数值的字符串类型内容，插值过程中执行排序匹配逻辑时，字符串和浮点型数值无法进行大小比较，最终触发类型错误。

• 首先检查数据读入逻辑的正确性：你当前使用delimiter = ' '作为分隔符读取文本文件，如果源文件内的列是通过多个空格、制表符等空白字符分隔的，会导致pandas读取到大量空值列，甚至将数值列识别为字符串类型（object类型）。
  解决方法：将读入代码改为使用sep='\s+'参数，自动匹配任意长度的空白字符作为分隔符，示例如下：

  VLE_data = pd.read_csv('VLE data.txt', sep='\s+', header=1, usecols=usecols)
  

• 读完数据后校验列的类型，执行print(VLE_data.dtypes)查看methyl、acetate、(1)三列的类型，如果显示为object说明确实被识别为字符串，需要手动转成数值类型：

  # 将指定列转为数值，无法转换的内容会变成NaN
  VLE_data['methyl'] = pd.to_numeric(VLE_data['methyl'], errors='coerce')
  VLE_data['acetate'] = pd.to_numeric(VLE_data['acetate'], errors='coerce')
  VLE_data['(1)'] = pd.to_numeric(VLE_data['(1)'], errors='coerce')
  # 删除包含NaN的无效行
  VLE_data = VLE_data.dropna()
  

• 你代码中set_index('methyl')后又删除methyl行的操作也存在风险，确认你源数据的表头结构，避免残留表头字符串进入后续的数值计算环节。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者regulatefy