tuple indices must be integers or slices, not str报错

这个错误通常发生在使用了字典（dict）或其他非数字类型作为元组的索引时。因为元组中的索引必须是整数或切片类型。

例如，如果你有一个元组 `t = (1, 2, 3)`，你可以通过 `t` 访问第一个元素，但是如果你尝试 `t["a"]` 或 `t[1.5]` 访问元素，就会出现 "tuple indices must be integers or slices, not str" 的错误。

解决这个错误的方法是使用整数或切片类型作为元组的索引。如果你需要使用字典或其他非数字类型作为索引，可以考虑使用字典或其他数据结构来代替元组。

相关问题

dataframe 报错tuple indices must be integers or slices, not str

你遇到的错误是因为在代码中使用了错误的索引方式导致的。该错误表明元组（tuple）的索引必须是整数或切片，而不是字符串。在代码中，你尝试使用字符串作为索引来访问DataFrame中的列，而不是使用整数或切片。

要解决这个问题，你可以使用正确的索引方式来访问DataFrame列的值。可以使用`.loc`或`.iloc`方法来根据行和列的标签或索引来选择DataFrame中的数据。例如，要访问第一列的值，你可以使用`df.loc[:, 'a']`或`df.iloc[:, 0]`。同样，要访问第二列的值，你可以使用`df.loc[:, 'b']`或`df.iloc[:, 1]`。

以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': range(0, 10000), 'b': range(10000, 20000)})
count = 0
for i, r in df.iterrows():
    a = r['a']
    b = r['b']
    print(a)
    print(b)
    count += 1
    if count > 5:
        break

通过使用正确的索引方式，你应该能够解决该错误，并正确访问DataFrame中的列。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python遍历df时报错：TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str](https://blog.csdn.net/tianxinyiru/article/details/122210026)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

报错TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str

非常抱歉，看来我之前的回答有误。在LightGBM中，`evals_result()`方法返回的是一个字典，而不是一个元组。因此，你需要使用键（字符串）来访问相应的训练和验证损失值。

下面是一个修正后的示例代码，演示了如何使用LightGBM和Matplotlib绘制loss图：

import lightgbm as lgb
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经完成了数据准备和模型训练步骤
# 这里的train_data是你的训练数据集
# 这里的valid_data是你的验证数据集

# 定义LightGBM模型参数
params = {
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'metric': 'binary_logloss',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9
}

# 训练LightGBM模型
model = lgb.train(params, train_data, valid_sets=[valid_data], num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10)

# 获取模型的训练历史记录
eval_results = model.evals_result_

# 提取训练和验证损失值
train_loss = eval_results['training']['binary_logloss']
valid_loss = eval_results['valid_1']['binary_logloss']

# 绘制loss图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(valid_loss, label='Validation Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例代码中，我们使用`model.evals_result_`来获取模型的训练历史记录，并将其存储在`eval_results`变量中。然后，我们通过键（字符串）访问`eval_results`字典中的训练和验证损失值，将它们分别存储在`train_loss`和`valid_loss`变量中。最后，使用Matplotlib库绘制loss图。

希望这次的回答能够帮助你解决问题！如果还有其他疑问，请随时提问。