Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\1.py", line 16, in <module> if row['Quantity'] > 0: TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str

这个错误通常发生在尝试使用元组中的字符串作为索引时。它告诉我们Python无法使用字符串作为元组的索引。

在你提供的代码中，可能是因为你尝试在一个元组中使用一个字典的键作为索引。可以尝试将元组中的行转换为字典，然后使用字典键来索引。

例如，如果你有一个包含字典的列表，你可以这样将它转换为字典：

list_of_dicts = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}]
dict_of_lists = {key: [dic[key] for dic in list_of_dicts] for key in list_of_dicts[0]}

然后你就可以使用字典键来索引了，而不是使用字符串作为索引。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\2.py", line 26, in <module> if row['Quantity'] > 0: TypeError: 'int' object is not subscriptable

这个错误是由于你尝试在一个整数对象上使用索引操作，但是整数对象是不支持索引操作的。一般来说，这个错误发生在你尝试使用字典的方式访问一个整数对象，或者在尝试使用列表/元组的方式访问一个整数对象时。

你可以检查一下代码中是否有一个整数对象被错误地作为了字典/列表/元组来使用。如果你需要使用字典/列表/元组来存储整数对象，你可以考虑使用包含整数对象的数据结构，如以下代码所示：

data = {'Apple': {'Quantity': 5}, 'Banana': {'Quantity': 3}, 'Orange': {'Quantity': 7}}

for key, row in data.items():
    if row['Quantity'] > 0:
        print(key, row['Quantity'])

这个代码使用字典来存储数据，并且使用嵌套字典将整数对象封装在一个键值对中，这样就可以使用字典的方式访问整数对象了。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\3.py", line 3, in <module> data=sheet.ix[[0,1]] File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5989, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ix'

这个错误提示显示，在你的代码中调用了一个 DataFrame 的 ix 属性，但是 DataFrame 并没有 ix 属性。这是因为在最新版本的 Pandas 中，ix 已经不再被支持。你需要使用 loc 或者 iloc 属性来进行相应的操作。如果你需要访问 DataFrame 的某一行，你可以使用 loc[ ] 或者 iloc[ ] 语句。例如，要访问第 0 和第 1 行的数据，你可以使用以下代码：

data = sheet.loc[[0,1]]

或者

data = sheet.iloc[[0,1]]

其中，loc[ ] 和 iloc[ ] 分别表示基于标签和基于整数位置进行访问。在这里，我们使用的是基于标签的访问方法，因为我们已经知道了要访问的行的标签值。