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...
I'm trying to add new columns in already existing dataframe in such way: df[new_cols] = data but get the error: KeyError: "None of [Index(['description_word_1_count', 'description_word_2_count',\n 'description_word_3_count', 'description_word_4_count',\n 'description_word_5_coun...
Python Pandas set_index function: KeyError: "None of [] are in the columns" 2 KeyError: "None of [Index([...] are in the [columns] 8 KeyError: “None of [] are in the columns” when using the Python Pandas set_index function 1 KeyError: [columns] not in index...
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。
result.columns = headers icao msg_type time dt ddd ff gg flt_cat vis cld_hgt cld_type present_wx vis_obc0 KLAX ROUTINE 2019-10-14 00:53 1:00 260 10 -9999 VFR 10.0 9999 9999 None -99991 KLAX ROUTINE 2019-10-14 01:53 1:00 240 9 -9999 VFR 10.0 9999 9999 None -99992 KLAX RO...
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 try: df[df["age"] >18,"adult"] =TrueexceptExceptionase:print(e)# '...
df=pandas.DataFrame(dic)'''创建一个空表格'''#指定列名的空表格df = pandas.DataFrame(columns=['xiaomi','huawei']) 2、向表格中添加一行/列数据 '''添加行数据'''#ignore_index=True 要记得加上,表示新的表格不按原来的索引,从0开始自动递增df = pandas.DataFrame({'xiaomi':[3999,2999],'huawei'...
s=pd.Series( data, index, dtype, copy) 参数说明如下所示: 二、DataFrame结构 1、数据结构 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: ...
# tuples: list / sequence of tuple-likes Each tuple is the index of one row/column. 1. 2. 2. 通过from_product 笛卡尔乘积---可能很多时候并不需要用笛卡儿积的所有结果作为索引。 L1 = ['A','B'] L2 = ['a','b'] pd.MultiIndex.from_product([L1,L2],names=('Upper', 'Lower')) ...