原因：object型別和int型別相加減

解決方法：

此時的object型別可能是‘12.3’這樣str格式的數字，如果要運算必須進行格式轉換： 
可採用如下方法(pd.to_numeric())：

panel_info['input'] = pd.to_numeric(panel_info['input'])

參考：https://blog.csdn.net/m0_37477175/article/details/77887274

在資料處理過程中
比如從CSV檔案中匯入資料

data_df = pd.read_csv("names.csv")

在處理之前一定要檢視資料的型別

data_df.info()

*RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 

Data columns (total 12 columns): 
Name 891 non-null object 
Sex 891 non-null object 
Age 714 non-null float64 
SibSp 891 non-null int64 
Parch 891 non-null int64 
Ticket 891 non-null object 
Fare 891 non-null float64 
Cabin 204 non-null object 
Embarked 889 non-null object 
dtypes: float64(2), int64(5), object(5) 
memory usage: 83.6+ KB* 
以上object , int64, 以及 float64 便是資料的型別。 
如果我們需要對列資料進行相互之間的運算的吧，必須注意的一點是: 
兩列的資料型別是否是相同的!! 
如果一個object型別與int64的型別相加，便會發生錯誤 
錯誤提示可能如下：

TypeError: ufunc 'add' not contain a loop with signature matching types dtype('<U32') dtype('<U32')  dtype('<U32')