TypeError:zip参数#1必须支持Python中的迭代

我试图编写代码，在值从0变为1时查找两个索引，并将该值保存在名为

idx

的变量中。然后，应该提取和处理索引前后的两行。提取行的代码如下所示：

df1=pd.DataFrame({'A':[1,3,4,7,8,11,1,15,20,15,16,87],
                 'B':[1,3,4,6,8,11,1,19,20,15,16,87],
                 'flag':[0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0]})
         
N = 2
s = [x for s, e in zip(idx-N,idx) for x in range(s, e+1)]
df_before_2rows=df1.loc[df1.index.intersection(s)]

这很有效。但是，如果我在一个for循环中运行它，该循环逐个处理每个索引，那么我会得到一个错误：

df1=pd.DataFrame({'A':[1,3,4,7,8,11,1,15,20,15,16,87],
                     'B':[1,3,4,6,8,11,1,19,20,15,16,87],
                     'flag':[0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0]})

for item in idx:
    N = 2
    s = [x for s, e in zip(item-N,item) for x in range(s, e+1)]
    df_before_2rows=df1.loc[df1.index.intersection(s)]

---

主要目标是在标志从0变为1之前获得两行并进行处理，然后下一步检查标志是否从0变为1，然后执行上述操作，您可以使用

groupby

和

diff

的

cumsum

选择不同的方法：

df = pd.DataFrame({'A':[1,3,4,7,8,11,1,15,20,15,16,87],
                 'B':[1,3,4,6,8,11,1,19,20,15,16,87],
                 'flag':[0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0]})

for _, i in df.groupby(df["flag"].shift(1).diff().eq(1).cumsum()):
    if i["flag"].eq(1).any(): # this is done to skip the last group with no flag of 1
        print (i.tail(3))
        # do your thing with i.tail(3)...

使用原始方法进行编辑：

idx = [4,8] # I assume you retrieved the idx already

for item in idx:
    N = 2
    df_before_2rows=df.loc[range(item-N,item+1)]
    print (df_before_2rows)

---

item

是

idx

的一个元素

item-N

也只是一个数字，因此是错误的

for item in idx:
    N = 2
    s = [x for s, e in zip(item-N,item) for x in range(s, e+1)]

简化为：

for item in idx:
    N = 2
    # s = [x for x in range(item-N, item+1)]
    s = list(range(item-N, item+1))
    # s = np.arange(item-N, item+1)

---

您的预期输出是什么？@Henry Yik，我想使用我自己的方法，只想知道在哪里需要更改代码来删除idx中项目的类型错误

迭代idx中的项目，这些项目应该是

int

。你不能

zip

an

int

。只要做

range（item-N，item+1）

就能达到你想要的@Edward。

for item in idx:
    N = 2
    # s = [x for x in range(item-N, item+1)]
    s = list(range(item-N, item+1))
    # s = np.arange(item-N, item+1)