Pandas添加DataFrame字段函数报错：TypeError: string indices must be integers

核心错误原因 #

调用函数时，你把df参数传成了字符串'my_df1'，而非实际的DataFrame对象。当函数执行df[df_field_existing_str]时，相当于对字符串'my_df1'用方括号取索引，而字符串仅支持整数索引，因此抛出TypeError: string indices must be integers。

额外逻辑问题 #

函数内部存在冗余无效操作：

• 每一步都在操作原字段df_field_existing_str，而非新字段df_field_new，导致前面的replace和strip操作完全失效，直接跳过这些步骤用原字段转日期。
• 第一步将新字段赋值为原字段，后续又覆盖该值，属于无效代码。

修复后的代码 #

修正后的函数 #

import pandas as pd

def create_new_date_column_in_df_based_on_other_date_string_column(df, df_field_existing_str, df_field_new):
    # 逐步处理原字段的字符串格式
    processed_date = df[df_field_existing_str].str.replace('12:00:00 AM', '')
    processed_date = processed_date.str.strip()
    # 将处理后的字符串转为指定格式的日期，赋值给新字段
    df[df_field_new] = pd.to_datetime(processed_date).dt.strftime('%m-%d-%Y')
    # 返回整个DataFrame，更符合“向现有DataFrame添加字段”的需求
    return df

正确的调用方式 #

# 确保my_df1是实际存在的pandas DataFrame对象
create_new_date_column_in_df_based_on_other_date_string_column(df=my_df1, df_field_existing_str='existingfieldname', df_field_new='newfieldname')

说明 #

1. 调用时必须传入实际的DataFrame对象，不能传DataFrame的名称字符串。
2. 调整函数内部逻辑，让每一步字符串处理都能作用到最终的日期转换流程中。
3. 若仅需要返回新字段的Series，可将返回值改为df[df_field_new]，但返回整个DataFrame更贴合函数设计目的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J_Py