python进行orderprobit回归时遇到Pandas data cast to numpy dtype of object.问题该怎么解决

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
from statsmodels.miscmodels.ordinal_model import OrderedModelfm=pd.read_excel(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\大学\计量论文\论文数据11.26.xlsx")#用该方法读取表格和表单里的单元格的数据
fm.head(11)
print(fm)
fm.dtypes
fm1=fm.dropna()#丢弃缺失值 dropna()删除缺失值所在行(axis=0)
print(fm1)
mod_prob = OrderedModel(fm1['幸福感指数'].astype(float),fm1[['使用互联网','性别','婚姻状况','受教育程度','健康状况','家庭收入地位','家庭人口规模','宗教信仰','养老保险','政治面貌','未成年的子女数量','年龄平方']],distr='probit')
res_prob = mod_prob.fit(method='bfgs')
res_prob.summary()
print(res_prob.summary())

我目前的代码是这样，参考的是这篇文章Ordinal Regression — statsmodels

但结果显示

ValueError: Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with np.asarray(data). 

查了很久还是不知道下面该怎么操作呢

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