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

这个错误提示是在 Python 中使用了元组（tuple）而不是字典（dict）来访问一个非数字类型的索引（例如字符串）。在你的代码中，可能是因为你尝试使用了一个元组来访问一个 CSV 文件中的行数据，但是元组中的索引应该是整数或者切片，而不是字符串。

要解决这个问题，你应该使用字典而不是元组来访问 CSV 文件中的行数据。你可以使用 Python 的 csv 模块来读取 CSV 文件，并将每一行数据都转换为一个字典。例如：

import csv

with open('yourfile.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    for row in reader:
        if int(row['Quantity']) > 0:
            # do something with the row

在上面的代码中，我们使用 `csv.DictReader` 方法将 CSV 文件读取为一个字典序列，然后我们可以使用字典的键来访问每一行数据。由于 CSV 文件中的数据都是字符串类型，我们需要将 `row['Quantity']` 转换为整数类型才能进行比较。

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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。