如何阻止 Python 中的 Keyerror 再次发生或创建异常来处理它？

Question

我是 Python 新手并使用 API，

我的代码如下：

import pandas as pd
import json
from pandas.io.json import json_normalize
import datetime

threedaysago = datetime.date.fromordinal(datetime.date.today().toordinal()-3).strftime("%F")
import http.client

conn = http.client.HTTPSConnection("api.sendgrid.com")
payload = "{}"

keys = {
#    "CF" : "SG.UdhzjmjYR**.-",
}
df = []  # Create new Dataframe

for name, value in keys.items():
    headers = { 'authorization': "Bearer " + value }

    conn.request("GET", "/v3/categories/stats/sums?aggregated_by=&start_date={d}&end_date={d}".format(d=threedaysago), payload, headers)

    res = conn.getresponse()
    data = res.read()
    print(data.decode("utf-8"))

    d = json.loads(data.decode("utf-8"))
    c=d['stats']
#    row = d['stats'][0]['name']
    # Add Brand to data row here with 'name'
    df.append(c)  # Load data row into df
#1    
df = pd.DataFrame(df[0])
df_new = df[['name']]
df_new.rename(columns={'name':'Category'}, inplace=True)
df_metric =pd.DataFrame(list(df['metrics'].values))
sendgrid = pd.concat([df_new, df_metric], axis=1, sort=False)
sendgrid.set_index('Category', inplace = True)
sendgrid.insert(0, 'Date', threedaysago)
sendgrid.insert(1,'BrandId',99)
sendgrid.rename(columns={
                       'blocks':'Blocks',
                       'bounce_drops' : 'BounceDrops',
                       'bounces': 'Bounces',
                       'clicks':'Clicks',
                       'deferred':'Deferred',
                       'delivered':'Delivered',
                       'invalid_emails': 'InvalidEmails',
                       'opens':'Opens',
                       'processed':'Processed',
                       'requests':'Requests',
                       'spam_report_drops' : 'SpamReportDrops',
                       'spam_reports' : 'SpamReports',
                       'unique_clicks' : 'UniqueClicks',
                       'unique_opens' : 'UniqueOpens',
                       'unsubscribe_drops' : 'UnsubscribeDrops',
                       'unsubscribes': 'Unsubscribes'
                       }, 
                 inplace=True)

但是，当我运行它时，我收到一个错误：

KeyError: "None of [Index(['name'], dtype='object')] are in the [columns]"

我知道发生这种情况的原因是因为三天前没有可用的统计数据：

{"date":"2020-02-16","stats":[]}

但是如何在我的代码中处理这些异常，因为这将作为每日报告运行，如果不处理此错误，它将中断。

Answer 1

抱歉回复晚了。

KeyError: "None of [Index(['name'], dtype='object')] are in the [columns]" 表示您的数据框中没有名为name 的列。

但是，您认为发生错误是因为"stats" : []。这也不是真的。如果任何索引为空，则错误应为ValueError: arrays must all be same length

我已经重新创建了这个问题，我会告诉你如何解决这个问题。

• 重新创建KeyError: "None of [Index(['name'], dtype='object')] are in the [columns]"

import pandas as pd

df = [{'A': [1,4,5], 'B': [4,5,6], 'C':['a','b','c']}]
df = pd.DataFrame(df[0])
df = df[['D']]

print(df)

输出-：

KeyError: "None of [Index(['D'], dtype='object')] are in the [columns]"

解决方案 -： 您可以看到数据框中没有名为“D”的列。因此，请重新检查您的列

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• 添加“D”看看会发生什么

import pandas as pd

df = [{'A': [1,4,5], 'B': [4,5,6], 'C':['a','b','c'], 'D': []}]
df = pd.DataFrame(df[0])
df = df[['D']]

print(df)

输出-：

ValueError: arrays must all be same length

解决方案-：“D”列需要填充与“A”、“B”和“C”相同的数据计数

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• 克服这两个问题

import pandas as pd

df = [{'A': [1,4,5], 'B': [4,5,6], 'C':['a','b','c'], 'D':[]}]

df = pd.DataFrame.from_dict(df[0], orient='index')
df.transpose()

print(df)

输出-：

      0     1     2
A     1     4     5
B     4     5     6
C     a     b     c
D  None  None  None

您可以看到列现在表示为行。您可以使用loc 选择每一行列。

import pandas as pd

df = [{'A': [1,4,5], 'B': [4,5,6], 'C':['a','b','c'], 'D':[]}]

df = pd.DataFrame.from_dict(df[0], orient='index')
df.transpose()

df = df.loc[['A']] # uses loc

print(df)

输出-：

   0  1  2
A  1  4  5