Как исправить ошибку, связанную с ожиданием типа данных `float`, но полученного типа данных `int`?

Для исправления ошибки, связанной с ожиданием типа данных `float`, но полученного типа данных `int`, можно привести значение `int` к типу `float`. 

Например, если у вас есть переменная `x`, ожидаемая как `float`, но фактически имеющая значение `int`, вы можете исправить это следующим образом:

```python
x = float(x)
```

Это приведет значение `x` к типу `float`, и ошибки, связанной с ожиданием типа `float`, уже не будет.

Что касается предупреждения Pydantic о неправильной сериализации значений `int` вместо ожидаемых значений `float`, вы можете использовать аннотацию типа `float` в вашей модели данных. Например, предположим, у вас есть модель `MyModel` с полем `my_field`, ожидаемым как `float`, но получающим значение `int`. Вы можете аннотировать поле `my_field` следующим образом:

```python
from pydantic import BaseModel

class MyModel(BaseModel):
    my_field: float
```

Это позволит Pydantic замечать неправильные типы данных при сериализации и десериализации и генерировать предупреждения при их обнаружении.

Учимся задавать конкретные вопросы таким образом, чтобы ответ не вызывал дополнительных вопросов. Если ты хочешь получить ответ в формате числа с плавающей точкой (float), укажи это явно в своем вопросе, чтобы не оставлять место для толкований. 

Пример:
Плохо: "Как преобразовать значение в число?"
Хорошо: "Как преобразовать значение в число с плавающей точкой (float)?"