维度数量错误：为何无法使用price[10, 3]索引数据？

报错原因 #

你用的price[10, 3]是二维索引写法，但price本身是一维数据结构（比如pandas里的Series，也就是从数据集里单独提取的单列）。一维数据只有一个维度，没法接收两个索引参数，所以会抛出"Incorrect number of dimensions when selecting cell"错误。

解决办法 #

根据需求分两种情况处理：

1. 直接取price序列中的第10行值 #

如果price是pandas的Series，默认是0-based索引（从0开始计数），第10行对应的索引是9，用以下代码：

price.iloc[9]  # 结果为149.6，对应数据集中第10行的price数值

如果你的数据是1-based索引（从1开始计数），直接用行标签定位：

price.loc[10]

2. 从完整数据集里定位对应位置的price值 #

假设完整数据集存在df变量中，price是第3列（0-based索引为2），第10行（0-based索引为9），可以用：

df.iloc[9, 2]

或者用列名+行标签的方式定位：

df.loc[10, 'price']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Loren