pandas添加一行报错TypeError: string indices must be integers

当使用 Pandas 添加一行时出现 "TypeError: string indices must be integers" 错误，通常是因为尝试使用字符串类型的索引来访问 DataFrame 中的某一行，而 DataFrame 的索引应该是整数类型。

要解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 使用整数索引添加行：使用整数索引来添加一行数据，而不是使用字符串索引。例如，可以使用 `df.loc[len(df)] = new_row` 来添加一行数据，其中 `df` 是 DataFrame 对象，`new_row` 是一个包含新数据的 Series 对象。

2. 使用 DataFrame 的 `append()` 方法：使用 `append()` 方法将新数据追加到 DataFrame 中。例如，可以使用 `df = df.append(new_row, ignore_index=True)` 来添加一行数据，其中 `new_row` 是一个包含新数据的 Series 对象，并通过 `ignore_index=True` 参数重新设置索引。

请确保在使用这些方法时，提供正确的输入和数据格式，以避免其他可能的错误。

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mask_utils.merge(rles) 出现 TypeError: string indices must be integers

`mask_utils.merge(rles)` 是一个可能出现在某个图像处理或计算机视觉库（比如`maskrcnn_benchmark` 或 `pandas` 结合 `mask-utils`）中的函数，用于合并多个对象的边界框（Bounding Boxes, BBoxes）或实例分割（Instance Segmentation, RLEs，Run-Length Encoding）表示。RLE通常用来编码二进制图像，每个像素要么是1（被遮挡或为对象部分），要么是0（背景）。

`TypeError: string indices must be integers` 这个错误通常是当你试图通过字符串索引一个对象，但对象实际上是整数类型或者其他期望索引的是整数的情况。这可能发生在以下几种情况：

1. `rles` 变量是一个字符串列表，而函数期望一个包含RLE数据的整数下标，例如列表或字典，其中键是对象ID，值是RLE字符串。
2. 在合并之前，你可能尝试对`rles`中的元素使用了字符串索引，如`rles['some_id']`，但是某个元素实际上不是字符串而是其他类型的。

要解决这个问题，你需要检查`rles`的数据结构是否正确，确保它是预期的格式，即对象ID和对应的RLE字符串对应。如果不是，你需要将字符串转换为整数，或者调整函数调用的方式，使其能正确处理字符串列表或字典。

line 13, in <module> axs[i].plot(range(100), data[:, i]) TypeError: string indices must be integers

这个错误通常是因为在使用 NumPy 数组或 Pandas DataFrame 时，尝试使用字符串来索引列而不是整数索引。

例如，如果您有一个名为 `data` 的 Pandas DataFrame，它具有 'A', 'B', 'C' 三个列，则以下代码会引发类似的错误：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
fig, axs = plt.subplots(1, 3)
for i in range(3):
    axs[i].plot(range(3), data[:, i])  # 错误的索引方式
plt.show()

要修复这个错误，您需要使用整数索引来访问 DataFrame 中的列。在 Pandas 中，您可以使用以下两种方法：

- 使用 `.iloc` 属性：`.iloc` 属性使用整数索引来访问 DataFrame 中的行和列。例如，要访问第一个列，可以使用 `data.iloc[:, 0]`。您可以将其放入您的 Matplotlib 绘图循环中：

for i in range(3):
    axs[i].plot(range(3), data.iloc[:, i])

- 使用列名：您还可以使用列名来访问 DataFrame 中的列。例如，要访问列名为 'A' 的列，可以使用 `data['A']`。您可以将其放入您的 Matplotlib 绘图循环中：

for i, col_name in enumerate(data.columns):
    axs[i].plot(range(3), data[col_name])

请注意，使用列名的方法更加直观和易读，但可能会稍微慢一些。使用整数索引的方法可能会更快，但可能更容易出错和不易理解。