Pandas报”KeyError“的原因以及解决办法

目录

• 访问不存在的列名或行名
• 索引错误
• 重复索引

Pandas是一种用于数据分析、数据挖掘的Python库，但是在使用过程中，经常会遇到一些错误，例如”KeyError“。在Pandas中，”KeyError“通常会出现在以下几种情况：

1. 访问不存在的列名或行名
2. 索引错误，例如索引越界
3. 重复索引，例如多个行名或列名相同

如果出现了”KeyError“，则说明需要检查代码和数据是否存在以上情况。以下是详细的解决办法：

访问不存在的列名或行名

在Pandas中，如果访问的行名或列名不存在，则会引发”KeyError“。解决方案是确保访问的行名或列名正确，可以使用以下代码检查：

df.columns     #获取所有的列名
df.index       #获取所有的行名

索引错误

如果访问的索引越界，同样会引发”KeyError“。例如：

df.iloc[9999]    #索引越界

解决方案是确保索引的正确性，可以使用以下代码检查：

df.shape      #获取数据框的形状

以上代码返回一个元组，元组的第一个值为行数，第二个值为列数。使用这个值可以确保不会越界。

重复索引

在某些情况下，可能会出现多个行名或列名相同的情况，例如：

df = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b':[4, 5, 6], 'a':[7, 8, 9]})

以上代码中，列名”a“出现了两次。如果访问列名”a“，则会引发”KeyError“。解决方案是确保列名或行名唯一，或者使用以下代码删除重复的列名或行名：

df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()]     #删除重复的列名
df = df.loc[~df.index.duplicated(), :]      #删除重复的行名

以上代码会删除重复的列名或行名。在使用Pandas时，务必注意以上问题，避免出现”KeyError“。