df2=pd.read_csv('day01改.csv') for row in df2: if row['type']=='a': row['type']=1 elif row['type']=='b': row['type']=2 elif row['type']=='c': row['type']=3 elif row['type']=='d': row['type']=4 elif row['type']=='e': row['type']=5 elif row['type']=='f': row['type']=6 elif row['type']=='g': row['type']=7 elif row['type']=='h': row['type']=8 elif row['type']=='i': row['type']=9 elif row['type']=='j': row['type']=10 elif row['type']=='k': row['type']=11 elif row['type']=='l': row['type']=12 elif row['type']=='m': row['type']=13 elif row['type']=='n': row['type']=14 elif row['type']=='o': row['type']=15 elif row['type']=='p': row['type']=16 elif row['type']=='q': row['type']=17 elif row['type']=='r': row['type']=18 elif row['type']=='s': row['type']=19 elif row['type']=='t': row['type']=20 TypeError: string indices must be integers

时间: 2023-10-15 19:07:05 浏览: 122
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python读csv文件时指定行为表头或无表头的方法

出现`TypeError: string indices must be integers`错误是因为在迭代`df2`的过程中，使用了类似字典的索引方式访问行数据。然而，DataFrame对象的迭代默认是按列进行的，因此无法使用`row['type']`这样的方式来访问行数据中的某个字段。 如果你想要逐行遍历DataFrame对象并对某个字段进行映射，可以使用`iterrows()`方法。以下是修正代码的示例： ```python import pandas as pd df2 = pd.read_csv('day01改.csv') for index, row in df2.iterrows(): if row['type'] == 'a': df2.at[index, 'type'] = 1 elif row['type'] == 'b': df2.at[index, 'type'] = 2 elif row['type'] == 'c': df2.at[index, 'type'] = 3 # 其他映射规则... df2.to_csv('day01改.csv', index=False) ``` 在上述代码中，我们使用`iterrows()`方法来遍历DataFrame对象`df2`的每一行。对于每一行，我们检查`row['type']`的值，并根据不同的条件进行映射。使用`at[index, 'type']`来更新相应行的`type`字段。 最后，我们使用`to_csv()`函数将结果保存回原来的CSV文件中。 请根据实际需求修改映射规则和文件路径，以满足你的需求。同时，注意修改的CSV文件路径不能与当前读取的文件路径相同，避免出现冲突。
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libvirt-client-6.0.0-37.module_el8.5.0+1002+36725df2.aarch64.rpm

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df2 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) ...

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df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KD...

def read_excel(file_path1,file_path2): df1 = pd.read_excel(file_path1) df2 = pd.read_excel(file_path2) return df1,df2

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df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据') df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据')改错

这两行代码本身没有错误，但是缺少了导入 pandas 库的语句。...df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据') 这样才能正确使用 pandas 库中的 read_excel 函数来读取 Excel 文件中的数据。

程序运行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

这个错误通常是由于读取的文件内容与程序期望的不符合导致的。在这个程序中，错误可能是由于读取的两个文件中的行数或者列数不同导致的。通过在读取文件时添加参数 error_bad_lines=False，程序将跳过一些格式错误的...

程序运行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

这个错误通常是由于读取的文件内容与程序期望的不符合导致的。在这个程序中，错误可能是由于读取的两个文件中的行数或者列数不同导致的。请检查一下你的 'image_3_2.txt' 和 'image_6.txt' 文件的内容是否正确，并且...

根据上述代码，改写下列程序try: df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None) except Exception as e: print("Error: ", e)

points3D = pd.read_csv('points3D.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') skeleton = cv2.imread('skeleton.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) tree = KDTree(points3D.iloc[:, :2]....

def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) df2 = pd.concat([df, df1]) df2.to_csv("data.csv")

df2.to_csv("data.csv") # 存储到 CSV 文件中 在使用这个函数之前，需要先确定本地目录下是否有名为 "data.csv" 的文件，并且该文件包含了可以被加载到 Pandas DataFrame 中的数据。如果没有这个文件，需要先...

import pandas as pd# 读取两个 Excel 文件df1 = pd.read_excel("file1.xlsx")df2 = pd.read_excel("file2.xlsx")# 对比两个 DataFrame 的差异differences = df1 != df2different_cells = differences.sum()# 输出结果print(different_cells)解释下这个代码

import pandas as pd 是在 Python 中导入 Pandas 库的语句。pd 是 Pandas 库的常用简称。使用这个语句后，你就可以使用 Pandas 库中的各种函数和方法来处理数据了。

Cell In[3], line 3 df2 = pd.read_csv('D:\Users\Downloads\07-机器学习入门\望京LINE.csv') ^ SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape

df2 = pd.read_csv('D:/Users/Downloads/07-机器学习入门/望京LINE.csv') 2. 在路径中的每个反斜杠\前面再加一个反斜杠\，这样Python解释器就不会将其识别为转义字符。 python df2 = pd.read_csv('D:\\...

import pandas as pd# 读取Excel文件中的内容df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 读取另一个Excel文件中的内容df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 将df1的内容添加到df2的末尾df2 = df2.append(df1, ignore_index=True)# 将合并后的内容写入一个新的Excel文件

df2.to_excel('merged_file.xlsx', index=False) 这段代码可以读取两个不同的Excel文件中的内容，将其中一个文件的内容添加到另一个文件的末尾，最后将合并后的内容写入一个新的Excel文件。其中，pd.read_excel...

修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) # 构建KDTree tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) # 搜索最近邻 dist, ind = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=1) # 将搜索到的第三列的值替换1.txt文件中的第三列的值 df1.iloc[:, 2] = df2.iloc[ind, 2].values # 将新的数据写入4.txt文件中 df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)，将搜索到的所有满足条件的第三列的值求平均值再替换

df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) # 构建KDTree tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) # 搜索最近邻 dist, ind = tree....

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