Pandas中用for循环和.append给嵌套列表赋值时遇索引错误求助

错误原因 #

你的错误根源在于row['MonthYear']是字符串类型（如Oct2020），直接执行row['MonthYear']-1既不符合语法（字符串无法与整数相减），也无法对应到points_months的列表索引，最终触发IndexError。

方案1：修正循环逻辑（保留原始思路） #

先建立月份字符串到列表索引的映射，再通过映射获取正确索引填充数据：

# 获取唯一月份列表，保留原数据中的出现顺序
unique_months = pd.unique(XY_22225['MonthYear'])
# 创建月份到索引的映射字典
month_index_map = {month: idx for idx, month in enumerate(unique_months)}
# 初始化嵌套列表
points_months = [[] for _ in unique_months]

# 循环填充数据
for _, row in XY_22225.iterrows():
    current_point = (row['X'], row['Y'])
    # 通过映射获取当前月份对应的列表索引
    target_idx = month_index_map[row['MonthYear']]
    points_months[target_idx].append(current_point)

方案2：用pandas groupby实现更高效的分组（推荐） #

无需手动循环，直接利用groupby按月份分组，批量生成坐标列表：

# 按MonthYear分组，生成每个月份的坐标元组列表（保持原数据的月份顺序）
points_months = [list(zip(group['X'], group['Y'])) for _, group in XY_22225.groupby('MonthYear', sort=False)]

如果需要按时间顺序排序分组，可以先将MonthYear转为datetime类型：

# 将字符串格式的月份转为datetime类型
XY_22225['MonthYear'] = pd.to_datetime(XY_22225['MonthYear'], format='%b%Y')
# 按时间顺序分组生成坐标列表
points_months = [list(zip(group['X'], group['Y'])) for _, group in XY_22225.groupby('MonthYear', sort=True)]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者toms