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。

相关问题

TypeError: list indices must be integers or slices, not Timestamp

如果出现 "TypeError: list indices must be integers or slices, not Timestamp" 错误，那么你可能正在尝试使用时间戳作为索引来访问列表的元素，而不是使用整数或切片。

确保你的`df['col1']`返回的是一个Series对象而不是一个列表。如果你想将Series对象转换为列表，可以使用`.tolist()`函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 获取“col1”列的数据并转换为列表
col1_data = df['col1'].tolist()

print(col1_data)

在上述代码中，我们使用`tolist()`函数将Series对象转换为列表形式，并将结果赋值给`col1_data`变量。然后，我们打印出`col1_data`列表。如果仍然遇到问题，请确保你的DataFrame中确实存在名为"col1"的列。

TypeError: list indices must be integers or slices, not csr_matrix

TypeError: list indices must be integers or slices, not csr_matrix 是一个常的错误，它表示在使用列表引时，不能使用csr_matrix类型的索引。csr_matrix是一种稀疏矩阵的表示方法，它支持直接使用索引访问元。

要解决这个错误，你可以考虑以下几种方法：

1.保你正在使用正确的索引类型。在使用列表索引时，确保你使用的是整数或切片类型的索引，而不是csr_matrix类型的索引。

2. 如果你想在稀疏矩阵中访问特定的元素，可以使用稀疏矩阵的相应方法或属性来实现。例如，对于scipy库中的csr_matrix对象，你可以使用getrow()或getcol()方法来获取特定的行或列。

3. 如果你需要在稀疏矩阵中进行更复杂的操作，可以考虑将稀疏矩阵转换为其他类型的矩阵，例如numpy的ndarray或pandas的DataFrame。这样，你就可以使用常规的索引操作来访问元素。

范例：<<引用:import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # 创建一个稀疏矩阵 sparse_matrix = csr_matrix([[1, 0, 0], [0, 0, 2], [3, 0, 4]]) # 使用getrow()方法获取特定的行 row = sparse_matrix.getrow(1) print(row) # 输出：(0, 2) 2.0 # 使用ndarray类型的索引访问元素 array = sparse_matrix.toarray() print(array[1, 2]) # 输出：2.0[^1]。引用:import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # 创建一个稀疏矩阵 sparse_matrix = csr_matrix([[1, 0, 0], [0, 0, 2], [3, 0, 4]]) # 将稀疏矩阵转换为ndarray类型 array = sparse_matrix.toarray() # 使用ndarray类型的索引访问元素 print(array[1, 2]) # 输出：2.0[^2]。