TypeError: 'Series'无法识别为整数 如何在range函数中使用DataFrame值

报错根因 #

• df['Qty']返回的是一整个Series列对象，包含所有行的Qty值，不是单个整数，range()函数要求传入的上下限参数必须是单个整数，所以直接传入df['Qty']会触发类型错误
• 直接写if df['Qty'] > 15时，返回的是和行数等长的布尔Series，不是单个布尔值，也无法直接用于普通if判断

解决方法 #

1. 提取DataFrame单个值传入range #

如果要取某一行的Qty值作为range的参数，需要用.iloc[]/.loc[]/.at[]定位到单个元素，比如取索引为'1'的第一行Qty值：

# 取指定行的Qty值，返回结果为整数类型
first_qty = df['Qty'].loc['1']
rng = range(0, first_qty, 1)

如果你的代码原本是想统计所有行的Qty总和，完全不需要手写循环，直接调用pandas内置方法即可：

nr_of_cars = df['Qty'].sum()

2. DataFrame列与普通值比较 #

• 如果要判断所有行的Qty是否都大于15，调用.all()方法：

if (df['Qty'] > 15).all():
    # 对应逻辑代码

• 如果要判断是否存在至少一行Qty大于15，调用.any()方法：

if (df['Qty'] > 15).any():
    # 对应逻辑代码

• 如果要统计Qty大于15的行数，直接对布尔Series求和即可，不需要手写if判断：

qty15 = (df['Qty'] > 15).sum()

修改后可运行的完整代码示例 #

import pandas as pd

cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4'],
        'Qty': [20,34,12,43]
        }

df = pd.DataFrame(cars, columns = ['Brand','Qty'], index=['1','2','3','4'])

# 统计所有车辆总库存
nr_of_cars = df['Qty'].sum()
# 统计库存大于15的车型数量
qty15 = (df['Qty'] > 15).sum()

print(f"总车辆数：{nr_of_cars}")
print(f"库存大于15的车型数：{qty15}")
print(df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15070504