Pandas遍历字典中DataFrame提取列报错：TypeError: string indices must be integers

你遇到的TypeError: string indices must be integers问题其实很好解决，核心是你遍历字典的方式错了。

当你写for df in d的时候，Python默认遍历的是字典的键（key）——也就是像"DataFrame1"这样的字符串，而不是字典里存储的DataFrame对象。这时候你尝试用df['Names']去索引，本质是在对一个字符串做索引操作，而字符串只能用整数来指定位置（比如"abc"[0]取第一个字符），自然会触发类型错误。

正确的写法有两种： #

1. 遍历字典的键值对（最直观）

import pandas as pd

df_All_Names = pd.DataFrame()
# 用.items()获取每个键和对应的DataFrame
for df_name, df in d.items():
    df_All_Names[df_name] = df['Names']

这里df_name是字典的键（用来作为新DataFrame的列名），df才是真正的DataFrame对象，这样就能正确提取'Names'列了。

2. 用字典推导式一步构造（更简洁高效）

import pandas as pd

df_All_Names = pd.DataFrame({name: df['Names'] for name, df in d.items()})

这种写法直接通过字典推导式生成构造新DataFrame所需的键值对，代码更紧凑。

额外提醒： #

注意你示例里的DataFrame列名是Name，但代码里写的是'Names'（多了个s），如果实际DataFrame的列名是'Name'，记得把代码里的'Names'改成'Name'，不然会触发KeyError哦。

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