Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\2.py", line 12, in <module> df.to_excel(writer,sheet_name=1,index=False) File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2252, in to_excel formatter.write( File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py", line 940, in write writer._write_cells( File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\io\excel\_openpyxl.py", line 477, in _write_cells wks.title = sheet_name File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\openpyxl\workbook\child.py", line 90, in title m = INVALID_TITLE_REGEX.search(value) TypeError: expected string or bytes-like object

这个错误通常是由于 sheet_name 参数的类型不正确导致的。请确保 sheet_name 参数是字符串类型，而不是整数或其他类型。你可以尝试将 sheet_name 改为字符串类型，例如：

df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

如果问题仍然存在，请检查你的数据框中是否包含任何非字符串类型的列。如果有，请将它们转换为字符串类型，例如：

df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\2.py", line 14, in <module> writer_save() NameError: name 'writer_save' is not defined KeyboardInterrupt

这个错误提示显示 `NameError: name 'writer_save' is not defined`，意思是说在程序运行的过程中，Python 找不到名为 `writer_save` 的变量或函数。这可能是因为你在程序中调用了一个不存在的函数或变量。

另外，你的错误提示中也包含了 `KeyboardInterrupt`，这是一个异常，表示用户按下了键盘上的中断键，比如 Ctrl+C，导致程序被中断。

如果你想要解决这个问题，可以检查一下代码中是否定义了 `writer_save` 函数，并确保正确调用它。另外，你也可以在程序中添加异常处理代码，以避免程序因为用户按下中断键而意外中断。

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。