但是,如果两者中至少有一个缺失且索引未排序,则会引发错误(因为否则会在计算上昂贵,以及对于混合类型索引可能会产生歧义)。例如,在上面的示例中,s.loc[1:6]会引发KeyError。 有关此行为背后的原理,请参见端点是包含的。 代码语言:javascript 复制 In [66]: s = pd.Series(list('abcdef'), index=[0, 3,...
pandas提示“Keyerror” pandas excel报错 Traceback (most recent call last):File"D:\Softwares\Python3.6.8\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py",line2646,inget_locreturnself._engine.get_loc(key)File"pandas\_libs\index.pyx",line111,inpandas._libs.index.IndexEngine.get_locFile"pandas\_...
修复了CategoricalIndex.difference()在其他包含除 NaN 以外的空值时引发KeyError的回归(GH 57318) 修复了DataFrame.groupby()在某些情况下通过Series分组时引发ValueError的回归(GH 57276) 修复了DataFrame.loc()在结果超过 10,000 行的非唯一掩码 dtype 索引中引发IndexError的回归(GH 57027) 修复了DataFrame.loc...
🍁🐥 解决Pandas KeyError: "None of [Index([…])] are in the [columns]"问题 摘要 在使用Pandas处理数据时,我们可能会遇到一个常见的错误,即尝试从DataFrame中选择不存在的列时引发的KeyError。在本文中,我们将探讨这个问题的原因,并提供一种解决方案。 问题描述 当我们尝试从DataFrame中选择一组列,但其中...
Pandas:使用带有条件的 df.loc 时出现 KeyError 问题描述 投票:0回答:1使用以下程序选择 DataFrame 中 'Num' 中包含 numbers 的行。 import pandas as pd data = {'Num': [[1,2,100], [10,20,30], [1,2,30],[1,2,200],[4,0,9]],'Id':range(5)} df = pd.DataFrame(data) numbers = ...
Out[3]: 1 # in prior versions this would raise a KeyError # will now show a PerformanceWarning In [4]: df.loc[(1, 'z')] Out[4]: jolie jim joe 1 z 0.260476 [1 rows x 1 columns] # lexically sorting In [5]: df2 = df.sort_index() ...
pandas 提供了一套方法,以实现纯标签索引。这是一个严格的包含协议。每个要求的标签必须在索引中,否则将引发KeyError。在切片时,如果存在于索引中,则起始边界和停止边界都包括。整数是有效的标签,但它们指的是标签而不是位置。 .loc属性是主要的访问方法。以下是有效的输入: ...
KeyError Traceback (most recent call last)File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:3805, in Index.get_loc(self, key)3804 try:-> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key)3806 except KeyError as err:File index.pyx:167, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()File ...
如果上面用line[0]会直接报错 KeyError: 0,用索引1就正常。 再来对file2.txt进行读取,遍历获取line1,line2等元素: file2_path='E:/Test4/file2.txt'# file1 只有三行,带headerfile2_df=pd.read_csv(file2_path,index_col=[0])file2_df.head()# 文件读取正常# 获取元素:foridx,lineinfile2_df.ite...
KeyError: "Key 'data' not found. If specifying a record_path, all elements of data should have the path. 如果上面是我的 Json_Data,它是 json_normalize 函数的输入,那么下面应该是我的输出数据帧,以低于使用 pandas.json_normalize 函数所需的输出。 价值元信息.idmeta_info.name 100.0 1 爱丽丝 200....