将数据帧中的数据追加到列表中- pandas中的字符串索引必须是整数

在Pandas中，如果你尝试使用非整数类型的索引来访问DataFrame的列，会遇到“字符串索引必须是整数”的错误。这是因为Pandas期望列索引是整数，而你提供的是字符串。

基础概念

DataFrame是Pandas库中的一种数据结构，用于存储表格型数据。它类似于Excel表格或SQL表，包含行和列。每列可以有不同的数据类型（如整数、字符串、浮点数等），并且每列都有一个唯一的标签（列名）。

相关优势

• 高效的数据操作：Pandas提供了丰富的数据操作功能，如数据清洗、数据转换、数据聚合等。
• 灵活的数据结构：DataFrame可以处理各种类型的数据，并且支持多种索引方式。
• 强大的数据分析工具：Pandas内置了许多数据分析工具，可以方便地进行数据统计和分析。

类型

• 整数索引：默认情况下，DataFrame的列索引是整数。
• 字符串索引：可以通过列名（字符串）来访问DataFrame的列。

应用场景

• 数据清洗：处理缺失值、重复值等。
• 数据分析：统计数据的均值、中位数、标准差等。
• 数据可视化：将数据转换为图表进行展示。

问题原因

当你尝试使用字符串索引来访问DataFrame的列时，会遇到“字符串索引必须是整数”的错误。这是因为Pandas期望列索引是整数，而你提供的是字符串。

解决方法

如果你想通过列名来访问DataFrame的列，可以使用.loc或.iloc方法。

示例代码

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': ['a', 'b', 'c']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 错误的索引方式
try:
    df['A']  # 这里会报错，因为'A'是字符串
except Exception as e:
    print(e)

# 正确的索引方式
print(df.loc[:, 'A'])  # 使用.loc通过列名访问列
print(df.iloc[:, 0])   # 使用.iloc通过整数索引访问列

参考链接

• Pandas官方文档 - DataFrame
• Pandas官方文档 - loc
• Pandas官方文档 - iloc

通过上述方法，你可以正确地通过列名或整数索引来访问DataFrame的列，并将数据追加到列表中。