使用Pandas遇TypeError：slice indices需为整数/None或含__index__方法

让我们一步步排查你的问题：

1. 弃用的 ix 索引器是首要问题 #

df.ix 在 pandas 1.0 版本就已经被完全弃用了，它的混合索引行为（同时支持位置和标签索引）经常会导致难以预料的错误，尤其是当你的列标签不是整数时。你应该用 iloc（纯位置索引）来替代它，因为你这里是按位置选取第1到28列：

# 替换弃用的 ix 为 iloc
v_features = df.iloc[:, 1:29].columns

2. 链式索引可能引发的隐性问题 #

你的代码中使用了链式索引 df[cn][df.Class == 1]，这种写法可能会返回数据的副本而非视图，在某些情况下会导致索引混乱。推荐使用 loc 进行明确的行/列索引，这样更安全且可读性更好：

for i, cn in enumerate(v_features):  # 直接遍历v_features即可，无需遍历df[v_features]
    # 使用loc选取Class=1的行和当前特征列
    sns.distplot(df.loc[df.Class == 1, cn], bins=50)
    sns.distplot(df.loc[df.Class == 0, cn], bins=50)

另外，你不需要遍历 df[v_features]，直接遍历 v_features 这个列名数组就足够了，这样代码更简洁。

3. 额外检查项 #

如果上面的修改后仍然报错，建议你做以下检查：

• 确认 df.Class 列的数据类型是整数（int）或布尔值，而不是字符串或浮点数。如果是字符串，需要改成整数：df['Class'] = df['Class'].astype(int)
• 确认所有特征列（V1到V28）都是数值型（float 或 int），没有字符串类型的数据。可以用 df[v_features].dtypes 查看每列的数据类型，如果有非数值列，需要做类型转换或处理。

这些修改应该能解决你遇到的切片索引错误，同时让代码更符合 pandas 的最佳实践。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HISI