在使用Pandas处理数据时,你可能会遇到“KeyError: None of [Index([‘…’])] are in the [columns]”的错误。这个错误通常是因为你尝试访问的列名在DataFrame中不存在。解决这个问题的方法有很多种,下面我将介绍几种常见的解决方法。解决方法一:检查列名是否正确首先,你需要检查你尝试访问的列名是否正确。你可以使...
如果df中不存在上述列中的任何一个,我们就会收到以下错误消息: KeyError: "None of [Index(['title', 'url', 'postTime', 'viewCount', 'collectCount', 'diggCount', 'commentCount'], dtype='object')] are in the [columns]" 原因 这个错误的主要原因是我们尝试访问DataFrame中不存在的列。可能的原...
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,但其中一些列并...
dmwg,dmfc,dmvis,dmch,dmcl,dmwx,dmov], axis=1)#, sort=False) headers = ['icao','msg_type','time','dt','ddd','ff','gg','flt_cat','vis','cld_hgt','cld_type','present_wx','vis_obc'] result.columns = headers icao msg_type time dt ddd ff gg flt_cat vis cld_hgt cld...
[120 rows x 2 columns] """ # 如果没有列名 # df[df.columns[0]] 行列选择 # print(df.loc[1:3, [2, 3]]) #.loc仅支持列名操作 # KeyError: 'None of [[2, 3]] are in the [columns]' print(df.loc[1:3, ['120','setosa']]) ...
DataFrame 一个表格型的数据结构,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。其结构图示意图,如下所示: 表格中展示了某个销售团队个人信息和绩效评级(rating)的相关数据。数据以行和列形式来表示,其中每一列...
gives the following error: KeyError: "None of [Int64Index([0, 0, 16], dtype='int64', name='Id')] are in the [columns]" in case of i=1, the results of "new_df.iloc[:,1]" are: so, 0, 40 and 48 were used as labels for df1, as if:...
0 mashiro 17 None 1 koishi 16 None 2 satori 17 None 3 kurisu 19 None """ 2. TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed 这个异常实际上比较常见了,说白了就是你不小心把loc或者iloc给丢掉了,我们还用上面的例子 ...
df_=pd.DataFrame(np.random.randn(24).reshape((3,8)))df_.set_index(list(range(df_.shape[0])))# 传入参数是range(df_.shape[0]时会报错:# KeyError:'None of [range(0, 3)] are in the columns'# 当给 set_index 传入的是list的时候,就会把列名和list一致的列设置为索引 ...
import pandas as pd import numpy as np # example DataFrame df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]}) # Check whether there are null values in columns null_columns = df.columns[df.isnull().any()] print(df[null_columns].isnull().sum()) # One can fol...