merged_df[col].fillna(cols_to_fill[col], inplace=True) TypeError: list indices must be integers or slices, not str

这个错误通常是因为尝试使用一个列表作为索引而不是整数或切片。可能是您在尝试对一个列表进行索引操作时使用了一个字符串。请检查您的代码，并确保您正在使用正确的数据类型进行索引操作。

另外，请确认您使用的是正确的变量名。在这个错误信息中，该变量 `col` 似乎是一个字符串，而不是整数或切片，因此可能是您错误地将一个字符串传递给了索引操作。

您可以尝试使用以下代码来进行调试和确认数据类型：

print(type(col))
print(type(cols_to_fill))

这两个 `print` 语句将打印出变量的数据类型，以帮助您确定问题所在。

相关问题

import pandas as pdimport ospath = 'path/to/folder'excel_files = os.listdir(path)df_list = []for file in excel_files: if file.endswith('.xlsx'): df = pd.read_excel(os.path.join(path, file)) df_list.append(df)merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)deduplicated_df = merged_df.drop_duplicates()deduplicated_df.to_excel('path/to/output/file.xlsx', index=False)

这段代码是用于读取一个文件夹下的所有 Excel 文件，将它们合并为一个 Pandas DataFrame，并且去除其中的重复行，最后将结果保存为一个新的 Excel 文件。

具体步骤如下：

1. 首先，导入 pandas 和 os 模块。

2. 设置变量 path 为待读取的文件夹的路径。

3. 使用 os.listdir(path) 函数列出 path 文件夹下的所有文件和文件夹，并将它们存储在 excel_files 列表中。

4. 创建一个空的 DataFrame 列表 df_list 用于存储每个 Excel 文件读取后得到的 DataFrame。

5. 遍历 excel_files 中的每个文件，如果文件名以 .xlsx 结尾，则读取该 Excel 文件，将其存储为 DataFrame，并将 DataFrame 添加到 df_list 列表中。

6. 使用 pd.concat() 函数将 df_list 中的所有 DataFrame 合并为一个 DataFrame，并将 ignore_index 参数设置为 True，以重置索引。

7. 对合并后的 DataFrame 进行去重，使用 drop_duplicates() 函数，该函数删除 DataFrame 中的重复行。

8. 最后，使用 to_excel() 函数将去重后的 DataFrame 保存为一个新的 Excel 文件，同时将 index 参数设置为 False，以避免将索引作为列写入 Excel 文件。

import pandas as pd import difflib # 读取原始文件 df = pd.read_excel("C:/Users/Admin/Desktop/1000_[].xlsx") # 从第二行开始筛选数据 df = df.iloc[1:] # 检查重复行，并合并相似的行 merged_rows = [] seen_authors = set() for _, row in df.iterrows(): author = row['author'] org = row['org'] if author in seen_authors: for merged_row in merged_rows: if merged_row['author'] == author and difflib.SequenceMatcher(None, str(merged_row['org']), org).ratio() > 0.9: merged_row.update(row) break else: merged_rows.append(row) else: merged_rows.append(row) seen_authors.add(author) # 创建新的数据框 merged_df = pd.DataFrame(merged_rows) df.to_excel("C:/Users/Admin/Desktop/1000_md.xlsx", index=False) print("合并完成并保存为1000_md.xlsx") 报错TypeError: 'float' object is not iterable 如何修改

报错 "TypeError: 'float' object is not iterable" 是因为在某些行中，'org' 列的值是浮点数类型（float），而不是可迭代的对象。造成这个问题的原因可能是原始文件中的某些单元格为空或包含了非字符串类型的数据。

为了解决这个问题，你可以在合并之前先将 'org' 列的值转换为字符串类型。可以使用 `str()` 函数来实现这个转换。以下是修正后的代码：

import pandas as pd
import difflib

# 读取原始文件
df = pd.read_excel("C:/Users/Admin/Desktop/1000_[].xlsx")

# 从第二行开始筛选数据
df = df.iloc[1:]

# 检查重复行，并合并相似的行
merged_rows = []
seen_authors = set()

for _, row in df.iterrows():
    author = row['author']
    org = str(row['org'])  # 将 'org' 列的值转换为字符串类型
    if author in seen_authors:
        for merged_row in merged_rows:
            if merged_row['author'] == author and difflib.SequenceMatcher(None, str(merged_row['org']), org).ratio() > 0.9:
                merged_row.update(row)
                break
        else:
            merged_rows.append(row)
    else:
        merged_rows.append(row)
        seen_authors.add(author)

# 创建新的数据框
merged_df = pd.DataFrame(merged_rows)

merged_df.to_excel("C:/Users/Admin/Desktop/1000_md.xlsx", index=False)

print("合并完成并保存为1000_md.xlsx")

在修正的代码中，我在合并之前使用 `str()` 函数将 'org' 列的值转换为字符串类型。这样可以避免在合并时出现TypeError。

请注意，你需要将文件的保存路径修改为你想要保存的位置。