TypeError: cannot do positional indexing on DatetimeIndex with these indexers [2012-01-01] of type str

这个错误通常表示您正在尝试使用字符串来索引 Pandas DatetimeIndex 对象。这是不允许的，因为 Pandas 会将 DatetimeIndex 的索引视为日期时间对象而不是字符串。

要解决这个问题，您需要将字符串转换为 Pandas DatetimeIndex 对象。您可以使用 Pandas 的 to_datetime() 函数将字符串转换为 DatetimeIndex，例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DatetimeIndex
idx = pd.date_range('2012-01-01', periods=3, freq='D')

# 将字符串转换为 DatetimeIndex
str_date = '2012-01-01'
dt = pd.to_datetime(str_date)

# 使用 DatetimeIndex 进行索引操作
value = 123
idx = idx.set_value(dt, value)

在上面的示例中，我们使用 to_datetime() 函数将字符串 '2012-01-01' 转换为 DatetimeIndex 对象，并将其用作索引来设置值。

相关问题

TypeError: cannot do positional indexing on RangeIndex with these indexers [750.0] of type float

这个错误通常是由于使用了一个浮点数类型的索引，而数据的索引是整数类型。在pandas中，RangeIndex是默认的整数索引类型，因此当您使用浮点数索引时，会出现这个错误。

要解决这个问题，您可以将浮点数索引转换为整数索引。例如，假设您的DataFrame是df，您需要将索引为750.0的行的值设置为1，您可以这样写：

df.loc[int(750.0)] = 1

在这里，我们使用int()函数将浮点数索引750.0转换为整数索引750，然后使用.loc[]操作符将该行的值设置为1。

如果您需要在DataFrame中使用浮点数索引，可以使用如下代码将其转换为整数索引：

df.index = df.index.astype(int)

这将把DataFrame的索引转换为整数类型。

TypeError: cannot do slice indexing on RangeIndex with these indexers [141.6] of type float

这个错误通常是因为你在使用pandas的DataFrame时，尝试使用浮点数作为索引，而RangeIndex只能接受整数作为索引。

你可以尝试将浮点数转换为整数，或者使用其他类型的索引。例如，使用默认的整数索引，可以通过将数据的索引列留空来实现：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用默认的整数索引
df = df.iloc[141]

# 或者使用其他类型的索引，如时间戳
df = df.loc['2021-01-01']

如果以上方法不能解决问题，请检查你的代码中是否有其他错误或数据类型不匹配的问题。