KeyError: 216 如果是因为在原dataframe上删除了某些行,没有重置索引(index),在这个dataframe上使用loc时就会报错: KeyError: 216。注意:loc与iloc是不同的。举例说明吧: dataframe(简记为df)如下,有变…
在使用Python的pandas库处理数据时，你可能会遇到一个名为KeyError: 216的错误。这个错误通常发生在尝试使用loc函数访问某个不存在的索引时。比如，当你在原始DataFrame上删除某些行却没有重新设置索引后，使用loc方法访问数据时就会遇到这个错误。需要注意的是，loc和iloc是不同的。下面通过实例来说明它们的...
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 ...
出现KeyError的原因可能是以下几种情况: 行名不存在:首先,需要确认行名是否存在,检查是否正确输入了行名。可以通过pandas的index属性来查看所有的行名。 行名的数据类型不匹配:行名的数据类型需要与DataFrame或Series中的索引类型相匹配。如果行名是整数类型的索引,那么要使用整数作为行名,而不能使用字符串作为行名。
已解决:(pandas读取DataFrame列报错)raiseKeyError(key) from err KeyError: (‘name‘, ‘age‘) 一、分析问题背景 在使用pandas库处理数据时,我们经常会遇到需要读取DataFrame中特定列的情况。然而,有时在尝试访问某些列时会触发KeyError异常,这通常发生在尝试访问DataFrame中不存在的列时。本文将针对一个具体的报错...
我们发现sns.barplot(x=data_sum[‘VF’],y=‘count’,data=data_sum),如果这样,我们得到的结果将会是:KeyError:‘VF’ 如果我们将代码改写为: sns.barplot(x=data_sum.index,y='count',data=data_sum) 1. 则上述的错误就会消失,通过debug发现,data_sum[‘VF’]没有办法进行输出,即使使用data_sum.loc[...
当使用标签进行定位时,如果标签不存在,loc函数会抛出KeyError异常。在使用标签定位时,需要确保标签的准确性。而在使用布尔数组进行筛选时,需要确保布尔数组的长度与DataFrame的长度一致。 2.3 loc函数返回的是视图而非拷贝 值得注意的是,loc函数返回的是原DataFrame的视图而非拷贝,因此对返回的数据进行修改会影响原始DataFr...
1、loc:通过标签选取数据,即通过index和columns的值进行选取。loc方法有两个参数,按顺序控制行列选取。 AI检测代码解析 #示例数据集 df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),columns=list('abc'),index=list('defg')) df Out[189]: a b c ...
解决KeyError的关键在于确保你访问的键或索引确实存在于你的数据结构中。如果你在处理一个DataFrame或Series,确保你正确地使用了.loc(基于标签的索引)和.iloc(基于位置的索引)。在处理字典时,确保键存在,或者使用.get 方法来避免KeyError,该方法在键不存在时会返回一个默认值。
loc:基于标签(label-based)的索引方法。它使用行标签和列标签来选择数据。 iloc:基于整数位置(integer-based)的索引方法。它使用行号和列号来选择数据。 2. loc的使用示例 选择行: python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', '...