for i, row in df.iterrows(): s = f'\t/*{i:*^5}*/' #s += '{ ' + '{}, "'.format(row[0]) s += '{ ' + f'{row[0]:>3}, ' #s += '", "'.join(map(str, row.values[1:])) for j, ch in enumerate(row.values[1:]): if isinstance(ch, str): s += '"' + ch + '", ' + '\t' else: s += f'{ch:>3}, '+ '\t'

这段代码是用来遍历一个数据框(df)的每一行，然后将每一行的数据转化成一行C++代码。具体来说，代码首先通过`iterrows()`方法遍历每一行，然后使用`f-string`构造一个C++代码行的开头，其中`*^5`表示将数字居中对齐并用`*`填充到5位。

接下来，将该行的第一列的值加入到代码行中，并用逗号隔开。然后遍历该行的每一列，如果该列的值是字符串类型，就将其加入到代码行中，并用引号括起来；如果该列的值不是字符串类型，就直接将其加入到代码行中。最后，每次加入完一行的所有列之后，还要加一个制表符(`\t`)来保证代码的缩进。

需要注意的是，代码中使用了`isinstance()`函数来判断一个变量是否为字符串类型。如果是字符串类型，就用引号括起来；如果不是，就直接将其转化成字符串类型。

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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

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：

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。