DataFrame是Pandas库中的一个重要数据结构,用于处理二维数据。在处理DataFrame时,有时需要选择DataFrame的子集,但在进行子集选择时可能会出现KeyError。 KeyError表示在进行索引或键值操作时,使用了不存在的键或索引。当尝试选择DataFrame子集时,可能会出现以下几种情况引发KeyError: ...
import pandas as pd # 示例DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]} df = pd.DataFrame(data) # 正确访问列 print(df['Name']) # 输出: 0 Alice\n1 Bob\nName: Name, dtype: object # 错误的列名会导致KeyError # print(df['name']) # 这将引发KeyError ...
I have some new files which get this same KeyError: 0 when calling mdf.to_dataframe() A common factor between these files is that they all have just one group with no master channel. Using mdf.get works and it gives a dummy master array: [0, 1, 2, ...] which is fine and is ...
d:\program files (x86)\python35\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.pyinget_loc(self, key, method, tolerance)2442returnself._engine.get_loc(key)2443exceptKeyError:-> 2444returnself._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))2445 2446 indexer = self.get_indexer([key], method=me...
在pandas中,KeyError通常发生在使用loc、iloc或其他数据选择方法时,指定的键(即索引或列名)不存在于DataFrame中。KeyError是Python中的一个标准异常,用于指示字典查找失败时的错误。 如何避免KeyError? 避免KeyError的关键是确保你使用的键在DataFrame中确实存在。这可以通过检查DataFrame的索引和列来实现。此外,使用try-exce...
print(df['A'][[0, 3]]) # 读取A列第一、三行数据 print(df[['A', 'D']]['a']) # KeyError: 'a',不能读取多列单行 print(df[['A', 'D']][0]) # KeyError: 0,不能读取多列单行 print(df['A':'B'][0:3]) # 返回空DataFrame,列标签名不能使用切片 ...
Dataframe操作时出现 KeyError: '列名xxx' python确实很用来很爽很苏服,代码不多 各种库出于易用目的,做了很多默认设置,但要是不认真看API,那就会掉到坑里了。 df1.groupby(['Dn','UserLabel','BeginTime']).first() df1['city']=df1['UserLabel'].str.slice(0,2)...
print(df1[0]) [out]: 0 a 1 b 2 c 3 d Name: 0, dtype: object --- print(df2[0]) [out]: KeyError: 0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2.1.2 使用loc和iloc df = dat_df.iloc[:, [0, 2, 3, 4]] #选择所有行,并选择第0,2,3,4列,列名可以为其它字符串 1....
print(df['A'][0:3]) # 读取A列第一到三行数据,左开右闭 print(df['A'][[0, 3]]) # 读取A列第一、三行数据 print(df[['A', 'D']]['a']) # KeyError: 'a',不能读取多列单行 print(df[['A', 'D']][0]) # KeyError: 0,不能读取多列单行 ...
KeyError: 'f'