如何用熊猫解决Key Error 19问题？

问题描述

我一直在使用熊猫处理数据框，在清理这些数据时，我在迭代时遇到了问题...

例如（我试图找出错误的地方）：

N_index = df.shape[0]
j = 0
while j < N_index:
  print(j,df.diag_1[j][0],'squalala')
  j += 1

此显示此：

0 2 squalala
1 2 squalala
2 6 squalala
3 8 squalala
4 1 squalala
5 4 squalala
6 4 squalala
7 4 squalala
8 3 squalala
9 4 squalala
10 2 squalala
11 1 squalala
12 4 squalala
13 4 squalala
14 5 squalala
15 9 squalala
16 4 squalala
17 6 squalala
18 4 squalala
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self,key,method,tolerance)
   2890             try:
-> 2891                 return self._engine.get_loc(casted_key)
   2892             except KeyError as err:

pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

KeyError: 19

由于第18个索引之后的某些原因（idk哪个），它无法工作，因此，如果您对如何解决它或为什么要这样做有任何想法，我将非常感激您。

PS。我在exmaple上使用的是while循环，而不是for循环，但是我尝试了两者，因为我在另一个Stack Overflow帖子上看到这解决了他们的问题，对我而言，它不是^^

PSS。我正在使用笔记本

编辑：这里我正在做df.diag_1[j][0]，因为我想访问数据帧的diag_1列中第j行的字符串的第一个元素–

解决方法

KeyError：19表示程序正在尝试获取第19个元素，但它不存在。

您可以尝试直接打印df吗？我怀疑第19行的索引不是19。要重置索引，可以执行以下操作：

df.reset_index(drop=True)

,

也许其他地方有问题，索引应该可以工作，请参阅：

df = pd.DataFrame({"one":["1X","2Y","3Z"]})                                                                          
N_index = df.shape[0]                                                                                                
j=0                                                                                                                  

while j < N_index: 
 print(j,df.one[j][0]) 
 j += 1 

要确保索引能按预期工作，只需在尝试查找循环中的行之前重设索引即可：

df.reset_index()

这里是一个示例，当您索引的不是标准0到N-1行时：

df = pd.DataFrame({"one":["1X","3Z"]})
df['new_index'] = range(2,5) 
df = df.set_index("new_index") 
print(df)

# reset the index to make your loop work
df=df.reset_index() 

N_index = df.shape[0]                                                                                                
j=0                                                                                                                  

while j < N_index: 
 print(j,df.one[j][0]) 
 j += 1 

注意，通常来说，不需要像您一样遍历熊猫数据框，例如，可以使用apply方法，例如：

out= df.one.apply(lambda x:x[1])

将在每一行中为您提供字符串的第二个元素。以大熊猫文件为例：10-minutes to pandas;或此处涉及索引的多个问题。

,

我的调查一直在进行，仅当我做df.head(25)时，我就能看到不同的索引：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 22 23 24 25 26 27

如您所见，从19到21的索引丢失了（很可能是先前做过的dropna()的索引。因此，错误可能来自此处，因为您所提到的那些索引不存在。 / p>

所以我可以通过以下方式访问现有索引：

for j in df.index:
  print(j,df.diag_1[j][0]): 

这解决了问题。