TypeError: 'in <string>' requires string as left operand, not NoneType

这个错误通常是因为你在使用字符串方法时，将 NoneType 对象传递给了该方法。例如，下面的代码会导致这个错误：

my_string = None
if 'hello' in my_string:
    print('Found hello')

在这个例子中，`my_string` 是 `None`，因此你不能在它上面使用 `in` 运算符。要避免这个错误，你可以在使用字符串方法之前，检查该字符串是否为 `None`。例如：

my_string = None
if my_string is not None and 'hello' in my_string:
    print('Found hello')

在这个例子中，我们首先检查 `my_string` 是否为 `None`，如果不是，就执行 `in` 运算符。

相关问题

TypeError: 'in <string>' requires string as left operand, not list

如果出现 `TypeError: 'in <string>' requires string as left operand, not list` 错误，通常是因为代码中使用了列表（list）类型的数据作为字符串类型的数据来处理。

例如，以下代码将列表作为参数传递给 `os.path.join()` 函数，导致了该错误：

import os

path = ['path', 'to', 'file.docx']
file_path = os.path.join(path, 'merged.docx')

正确的写法应该将列表中的元素转换为字符串类型，例如：

import os

path = ['path', 'to', 'file.docx']
file_path = os.path.join(*path, 'merged.docx')

这里使用了 `*path` 来将列表中的元素解包成单独的参数，然后再传递给 `os.path.join()` 函数。

需要注意的是，在处理文件路径时，应该使用操作系统兼容的路径分隔符（例如 Windows 上的 `\` 和 Linux/Unix 上的 `/`），否则可能会导致路径错误。可以使用 `os.path.join()` 函数来自动处理路径分隔符。

TypeError: 'in <string>' requires string as left operand, not DataFrame

这个错误是因为你在第三个 for 循环中使用了一个 DataFrame 对象 level_cards 来做 in 运算，而实际上 in 运算符是用于判断一个值是否在一个列表或字符串中的，而不是用于 DataFrame 对象的。

如果你想判断某个值是否在 DataFrame 中出现过，可以使用 pandas 库中的 isin() 函数来实现。例如，你可以将第三个 for 循环的代码修改为以下形式：

for index,row in df.iterrows():
    if row[1] in level_cards['账号'].tolist():
        level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['三级卡'], '账号': [row[3]], '账号姓名': [row[2]]})], ignore_index=True)

这里，我们使用了 DataFrame 的 isin() 方法来判断账号是否在 level_cards 数据框中出现过，并将其转换为列表形式，然后再使用 in 运算符来判断。如果账号在 level_cards 中出现过，则将该账号的卡级、账号和账号姓名信息添加到 level_cards 中，标记为“三级卡”。最后，代码输出 level_cards 数据框，其中包含所有的卡级、账号和账号姓名信息。