DataFrame循环实现相邻行x列值相加报错TypeError的解决求助

错误原因分析 #

你的代码有两个核心问题导致TypeError: 'int' object is not subscriptable：

1. 语法与逻辑错误：r+1['x']完全不符合pandas的用法。r是iterrows()返回的当前行Series，r+1会把该行所有元素加1，得到的是数值型结果（而非下一行数据），再用['x']去下标访问自然会报错——整数不能被下标操作。另外r(['x'])也是语法错误，正确取行中x列值的写法是r['x']。
2. 方法误用：table0.add()是pandas的批量加法方法，并非用来逐行计算相邻值和的工具。

另外，iterrows()遍历大型DataFrame效率极低，不建议使用。

推荐实现方式（矢量化操作，高效） #

用pandas的shift()函数直接实现矢量化计算，这是处理大型数据集的最优方案：

# 计算相邻两行x列的和，结果存到新列x_sum
table0['x_sum'] = table0['x'] + table0['x'].shift(-1)
# 去掉最后一行的NaN（因为最后一行没有下一行可加）
table0 = table0.dropna(subset=['x_sum'])

针对你的示例数据[562, 563, 568, 569, 566]，运行后x_sum列会得到[1125, 1131, 1137, 1135]，完全符合预期。

若非要用循环实现（不推荐大型数据集） #

如果坚持用循环，需要通过索引定位下一行，而非iterrows()的行对象：

# 先创建新列存储结果
table0['x_sum'] = None
# 遍历到倒数第二行即可
for i in range(len(table0) - 1):
    # 用iloc按位置取行，避免索引不连续的问题
    current_x = table0.iloc[i]['x']
    next_x = table0.iloc[i+1]['x']
    table0.iloc[i, table0.columns.get_loc('x_sum')] = current_x + next_x
# 清理最后一行的空值
table0 = table0.dropna(subset=['x_sum'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rory235