我想在Python中切片数据。切片数据框这一非常基本的任务向我抛出了意外错误。
我的代码是：
import pandas as pd
test_file = pd.read_csv("C:/Users/Lenovo/Desktop/testfile.csv")
test_select = test_file[["Category", "Shop"]]
print(test_select[1,1])
该代码print(test_select[1,1])应显示第二列的第二行。
错误信息：
在pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError中的文件“ pandas_libs \ hashtable_class_helper.pxi”，第1500行KeyError：（1、1）
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
追溯（最近一次通话最近）：文件“ C：/Users/Lenovo/.PyCharmCE2018.1/config/scratches/Dictionary.py”，行8，在print（h_select [1,1]）中文件“ C：\ Users \ Lenovo \ PycharmProjects \ mindnotez \ venv \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ frame.py“，第2688行，在getitem中返回self._getitem_column（key）文件“ C：\ Users \ Lenovo \ PycharmProjects \ mindnotez \ venv \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ frame.py”，行2695，在_getitem_column中返回self._get_item_cache（key）文件“ C：\ Users \ Lenovo \ PycharmProjects \ mindnotez \ venv \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ generic.py”，行2489，在_get_item_cache值= self._data.get（item）文件中，“ C：\ Users \ Lenovo \ PycharmProjects \ mindnotez \ venv \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ internals.py“，第4115行，位于get loc = self.items.get_loc（item）文件” C：\ Users \ Lenovo \ PycharmProjects \ mindnotez \ venv \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ indexes \ base.py“，行3080，在get_loc中返回self._engine.get_loc（self._maybe_cast_indexer（key））文件“ pandas_libs \ index.pyx”，行140，在pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc文件“ pandas_libs \ index.pyx”中，第162行，pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc中的文件“ pandas_libs \ hashtable_class_helper.pxi”，第1492行，pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item文件“ pandas_libs \ hashtable_class_helper.pxi”，pandas的1500行。 .PyObjectHashTable.get_item KeyError：（1，1）
当我打印时print(test_select.head())，我得到以下输出：
Category Shop
0 Jidlo Albert
1 Jidlo BILLA
2 Jidlo Albert
3 Jidlo Albert
4 Restaurant Kockafé Freyd
像那样对数据帧进行切片print(test_select[1:4])，打印出行1：3。使用命令print(test_select[1,1])，我想要第二列，第二行。但是，我收到上面的错误信息。
为什么会收到KeyError异常？我想念什么？
我用：
当您想切片数据框时
按行号
df.iloc[[1, 5]] # to get rows 1 and 5
df.iloc[1:6] # to get rows 1 to 5 inclusive
您还可以按如下所示将其范围缩小到特定列（以避免链索引）
df.iloc[[1, 5], df.columns.get_loc('Shop')]
或多列
df.iloc[[1, 5], df.columns.get_indexer(['Shop', 'Category'])]
按标签索引
# Numeric
df.loc[[1, 5]] # 1 and 5 are considered labels here
df.loc[[1, 5], 'Shop']
df.loc[[1, 5], ['Shop', 'Category']]
# Textual or otherwise
df.set_index('Shop', inplace=True)
df.loc[['BILLA', 'Albert'], 'Category']
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句