TypeError: Must pass both levels and codes
时间: 2024-03-13 09:45:36 浏览: 38
如果你遇到了 "TypeError: Must pass both levels and codes" 错误,这通常意味着你传递给 `pd.DataFrame()` 函数的参数是一个无效的数据类型。
在本例中,我们使用 `pd.DataFrame()` 函数创建 DataFrame 对象,并将 `header` 变量作为列索引。如果你忘记了传递数据参数,或者数据参数的类型不正确,就会遇到这个错误。
请确保你传递给 `pd.DataFrame()` 函数的参数是一个有效的数据类型,例如一个字典、一个二维数组、一个 Series 对象等。如果你已经定义了一个包含正确列索引的 MultiIndex 对象,并且想要创建一个空的 DataFrame 对象,你可以使用下面的代码:
```python
df = pd.DataFrame(columns=header)
```
这将创建一个包含指定列索引的空 DataFrame 对象。如果你想要向 DataFrame 中添加数据,请参考 pandas 文档中关于如何向 DataFrame 中添加数据的部分。
相关问题
TypeError: must be str, not list
TypeError: must be str, not list这个错误通常是因为代码中使用了一个列表(list)而不是字符串(str)。根据引用和引用的提示,可以看出在写入文件时出现了这个错误。
在引用的<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [报错解决TypeError: write() argument must be str, not list](https://blog.csdn.net/ljf520lhy/article/details/127917853)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python BeautifulSoup [解决方法] TypeError: list indices must be integers or slices, not str](https://download.csdn.net/download/weixin_38590567/14871394)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python_异常:TypeError: write() argument must be str, not list](https://blog.csdn.net/weixin_30691871/article/details/95579470)[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: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
TypeError: must be str, not int
这个错误通常是由于代码中将整数类型的变量传递给了期望字符串类型的函数或方法。你可以检查出错的代码行,并查看其中是否存在需要字符串类型的参数。如果是整数类型的变量,需要先将其转换为字符串类型才能传递给函数或方法。下面是一个例子:
```python
# 错误示例:尝试将整数类型的变量传递给字符串类型的函数
num = 123
print(len(num))
# 正确示例:先将整数类型的变量转换为字符串类型再传递给函数
num_str = str(num)
print(len(num_str))
```
在这个例子中,如果你直接运行第一行代码,会抛出"TypeError: must be str, not int"这个错误,因为`len`函数期望的是一个字符串,而不是整数。为了修复这个错误,你需要先将整数变量`num`转换为字符串类型,然后再传递给`len`函数,这样就不会抛出错误了。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)