但是出现了这个错误：TypeError: row indices must be integers, not str怎么解决呢

这个错误通常是由于使用了字符串类型的索引而不是整数类型的索引引起的。你可以尝试将字符串转换为整数类型或使用整数索引。

如果你是在使用 Pandas 库中的 DataFrame 进行索引操作，可以尝试使用 .loc[] 或 .iloc[] 进行索引：

- .loc[] 使用标签进行索引
- .iloc[] 使用整数位置进行索引

例如，如果你想要使用整数索引，可以这样写：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用整数索引访问第一行第二列的元素
value = df.iloc[0, 1]

print(value)  # 4

如果你想要使用标签索引，可以这样写：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用标签索引访问第一行第二列的元素
value = df.loc[0, 'B']

print(value)  # 4

希望这能帮到你解决问题！

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TypeError: row indices must be integers, not str

TypeError: row indices must be integers, not str 是一个 Python 错误。这个错误通常发生在使用 Pandas 库时，当我们尝试以字符串形式引用 DataFrame 的行时。例如，假设我们有一个 DataFrame 叫做 df，我们想要选取“Name”列中值为“John”的所有行，我们可能会写出以下代码： df[‘Name’ == ‘John’]。这里的问题在于，我们使用了字符串 ‘Name’ 作为索引，而它实际上应该是一个整数位置。这就是为什么会出现错误信息 "TypeError: row indices must be integers, not str"。

解决这个问题的一种方法是使用 iloc 函数来引用 DataFrame 的行。 iloc 函数使用整数位置作为索引，而不是标签或名称。因此，我们可以用以下代码来选取“Name”列中值为“John”的所有行：

df.iloc[df.index[df[‘Name’] == ‘John’]]

if row['商户城市ID'] == company: TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str

这个错误提示通常发生在尝试通过字典的键（key）访问值时，遇到了非整数类型的索引。在这个例子中，`row['商户城市ID']` 的`'商户城市ID'`看起来是一个字符串，而`company`也是一个变量，可能是期望的整数或者是切片，但是在这里它被当成了字典键。

Python字典使用的是键-值对的形式，如果想要通过另一个变量来查找对应的值，需要确保该变量是可以作为键使用的。例如，如果你有一个字典：

row = {'id': 1, 'city_id': '100', 'name': 'Company A'}
company = '100'

在这种情况下，应该像这样访问`city_id`值：

if row.get('city_id') == company:

因为`get`函数会返回键对应的值，如果键不存在则返回默认值None，所以这里能处理`company`不是整数的情况。

如果`company`确实是预期的整数形式，那么你应该检查它的类型，确保它是可以作为字典键的：

if isinstance(company, int) and row.get('商户城市ID', None) == company: