Pandas提取object类型Time字段小时遇TypeError的解决方法

嘿，刚看到你的问题啦～你遇到的TypeError: 'int' object is not subscriptable其实很好理清原因，咱们一步步来解决！

为啥会报错？ #

你写的循环里：

for row in range (1, len(accidents)):
    hour = row['Time'].strftime("%H").split(":", 1)[0]

这里的row是整数（从1开始的行号），不是DataFrame的行对象！所以你试图用row['Time']访问列，就会报错——整数可不能用下标访问呀😅。而且更重要的是，pandas处理数据尽量别用循环，效率太低了，咱们用矢量化操作才是正确打开方式！

推荐的解决方法 #

方法1：直接分割字符串（适合Time是字符串类型的情况） #

因为你的Time字段是object类型（也就是字符串），直接按冒号分割取前面的小时部分就行：

# 新增Hour列，提取小时并转成整数
accidents['Hour'] = accidents['Time'].str.split(':', expand=True)[0].astype(int)

解释一下：

• str.split(':', expand=True)把每个Time值按冒号拆成两列（小时和分钟）
• 取索引为0的列就是小时部分，再用astype(int)转成整数类型，完美得到你要的结果（比如17:42变成17）

方法2：先转成时间类型（更灵活，适合后续时间操作） #

如果之后你还要对时间做筛选、统计之类的操作，建议先把Time列转成datetime类型，再提取小时：

import pandas as pd

# 把Time列转成datetime格式（指定格式是小时:分钟）
accidents['Time'] = pd.to_datetime(accidents['Time'], format='%H:%M')
# 提取小时部分，直接得到整数
accidents['Hour'] = accidents['Time'].dt.hour

这种方法的好处是，之后你可以轻松做比如“统计早高峰（7-9点）的事故数量”这类时间相关分析，非常方便。

如果你非要用循环（不推荐，但新手可以了解） #

要是你想试试循环写法，得用iterrows()遍历行对象，而不是行号：

# 先创建一个空的Hour列
accidents['Hour'] = 0
# 遍历每一行的索引和行对象
for idx, row in accidents.iterrows():
    # 拆分时间字符串取小时
    hour_str = row['Time'].split(':')[0]
    # 把小时写入对应的行
    accidents.loc[idx, 'Hour'] = int(hour_str)

⚠️ 注意：这种方法在数据量大的时候会很慢，尽量用前面两种矢量化方法哦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user6074035