修复ValueError：提取Sentiment Score>0的Symbol数据失败

错误原因 #

1. iloc 使用错误：iloc 是基于整数位置的索引，不能直接传入列名（比如'Sentiment Score'）。你写的df_strong_sell.iloc[[i+1,'Sentiment Score']]会把列名当成字符串去转数值，直接触发ValueError。
2. 冗余循环：Pandas 本身支持向量化操作，手动遍历行既低效又容易出错，完全没必要。

高效修复代码 #

直接用布尔索引筛选符合条件的行，再提取Symbol列即可，这是Pandas的标准用法：

# 筛选 Sentiment Score > 0 的行，提取对应 Symbol 并转成列表
df_sellable = df_strong_sell[df_strong_sell['Sentiment Score'] > 0]['Symbol'].tolist()

如果需要保留DataFrame结构（而非列表），去掉.tolist()即可：

# 得到只包含符合条件 Symbol 的DataFrame
filtered_df = df_strong_sell[df_strong_sell['Sentiment Score'] > 0][['Symbol']]

原代码的手动修复（不推荐，仅作参考） #

如果一定要用循环实现，需要把iloc改成loc（按行标签+列名访问），同时简化判断逻辑：

df_sellable = []
# 用 iterrows() 遍历行更清晰
for idx, row in df_strong_sell.iterrows():
    if row['Sentiment Score'] > 0:
        df_sellable.append(row['Symbol'])

额外说明 #

原代码里把Sentiment Score乘1000000再转int的操作完全多余，直接用原始浮点数值判断>0就可以，既简洁又避免类型转换错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20169570