new_array[df_array[i][5]-2013][df_array[i][6]-1][df_array[i][1]][df_array[i][2]]+=df_array[i][3] 4 df_new = pd.DataFrame(columns=['创建年', '创建月', '物料编号', '应发库', '销售订单数量']) 5 i=0 IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices但是出现了这个问题，要怎样解决？

这个错误通常是由于索引值不是整数类型引起的。可以检查`df_array`中的索引值是否都是整数类型。如果不是，可以尝试将其转换为整数类型。如果无法转换，可能需要对数据进行清洗，以确保数据的完整性和正确性。

另外还需要检查`new_array`数组的维度是否与`df_array`中的索引值范围相匹配。如果`new_array`的维度不正确，也会导致索引错误。

相关问题

1 new_array=np.zeros((4,12,100,9)) 2 for i in range(len(df_array)): ----> 3 new_array[df_array[i][5]-2013][df_array[i][6]-1][df_array[i][1]][df_array[i][2]]+=df_array[i][3] 4 df_new = pd.DataFrame(columns=['创建年', '创建月', '物料编号', '应发库', '销售订单数量']) 5 i=0 IndexError: index -1953 is out of bounds for axis 0 with size 4需要如何修改

根据报错信息，问题出现在第3行代码中。你需要确保索引值不会超出数组`new_array`的范围。根据代码中的数组大小，你应该确保`df_array`中的索引值在以下范围内：

- `df_array[i][5]`的值在2013到2016之间
- `df_array[i][6]`的值在1到12之间
- `df_array[i][1]`的值在0到99之间
- `df_array[i][2]`的值在0到8之间

如果索引值超出了这个范围，你需要修改代码以确保索引值在范围内。例如，你可以添加以下代码行来检查索引值：

if df_array[i][5] < 2013 or df_array[i][5] > 2016 or df_array[i][6] < 1 or df_array[i][6] > 12 or df_array[i][1] < 0 or df_array[i][1] > 99 or df_array[i][2] < 0 or df_array[i][2] > 8:
    continue

这将跳过超出范围的索引值，而不是尝试使用它们来访问`new_array`中的元素。

另外，你可能还需要检查`df_array`的大小和内容，以确保它包含正确的数据。如果`df_array`中的数据不正确，则可能会导致`IndexError`。

new_array=np.zeros((4,12,100,9)) 2 for i in range(len(df_array)): ----> 3 new_array[df_array[i][5]-2013][df_array[i][6]-1][df_array[i][1]][df_array[i][2]]+=df_array[i][3] 4 df_new = pd.DataFrame(columns=['创建年', '创建月', '物料编号', '应发库', '销售订单数量']) IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices需要如何更改

这个错误是因为在使用索引时，使用了非整数类型的值。可能是因为df_array中的某些值不是整数类型导致的。你可以使用astype()方法将其转换为整数类型。另外，代码中的第3行需要将df_array的长度存储在变量中，以避免在循环中多次计算。下面是修改后的代码：

df_array = df_array.astype(int)
array_len = len(df_array)
new_array = np.zeros((4, 12, 100, 9))

for i in range(array_len):
    new_array[df_array[i][5]-2013][df_array[i][6]-1][df_array[i][1]][df_array[i][2]] += df_array[i][3]

df_new = pd.DataFrame(columns=['创建年', '创建月', '物料编号', '应发库', '销售订单数量'])

希望能对你有所帮助。