IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[13], line 3 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: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices该如何解决？

这个错误通常是由于使用了无效的索引值引起的。根据错误信息，`new_array`数组的索引值只能是整数、切片、省略号、`numpy.newaxis`或布尔数组，而不能是其他类型的值。

检查代码中`df_array[i][5]`、`df_array[i][6]`、`df_array[i][1]`和`df_array[i][2]`这些索引值是否都是整数，如果有一个不是整数，就会引发这个错误。

另外，也需要检查`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。

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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。

IndexError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_6300\2471113867.py in <module> 2 data=file_data['面积(㎡)'].values 3 for i in data: ----> 4 data_new=np.append(data_new,np.array(i[:-2])) 5 data=data_new.astype(np.float64) 6 file_data.loc[:,'面积(㎡)']=data IndexError: invalid index to scalar variable.

这个错误是因为你在使用`np.array(i[:-2])`的时候，`i`的类型为标量，而不是字符串或者数组。因此，你需要在将`i`转换为字符串之前，先检查一下它的类型，如果它不是字符串，你可以使用`str()`函数将其转换为字符串类型。例如，你可以将代码修改为：

data = file_data['面积(㎡)'].values
data_new = np.array([])
for i in data:
    if type(i) != str:
        i = str(i)
    data_new = np.append(data_new, np.array(i[:-2]))
data = data_new.astype(np.float64)
file_data.loc[:, '面积(㎡)'] = data

这样就可以避免这个错误了。