Python替换列得到IndexError：索引8超出轴0的范围，大小为8答案

【问题标题】：Python Replacing Columns getting IndexError: index 8 is out of bounds for axis 0 with size 8Python替换列得到IndexError：索引8超出轴0的范围，大小为8
【发布时间】：2020-09-03 15:25:15
【问题描述】：

不确定我在这里做错了什么，但我想用 column_names 列表中的相应名称替换初始列名。

column_names = ['FIPS','Admin2','Province_State','Country_Region','Last_Update','Lat','Long_','Confirmed','Deaths','Recovered','Active','Combined_Key']
df.columns = ['Province/State', 'Country/Region', 'Last Update', 'Confirmed',
       'Deaths', 'Recovered', 'Latitude', 'Longitude']

def replace_cols(df, new_columns):
    k = 0
    for i in df.columns:
        for j in column_names:
            seq = difflib.SequenceMatcher(None,i, j).ratio()*100
            if seq >= 50:
                newcol = re.sub(i, j, i)
                df.columns.values[k] = newcol
                print(newcol)
                k += 1

【问题讨论】：

你也可以发布 df.head() 吗？
问题是逻辑不起作用。您计算两列之间的差异，对于纬度，它出错了。 Latitude 和 Last_Update 之间的差异大于 50（k 的增量）并继续 for 循环，Latitude 和 Lat 之间的差异大于 50，k 再次增加。条件seq >= 50 有风险。

标签： python replace index-error

【解决方案1】：

这是因为 Lat/Last_update 都改变了 Latitude 的值（相似度超过 50%），所以在最后一个循环中，您的代码首先替换 Last_update，然后用 latitude 替换 Lat，然后超出 df 的长度。

【讨论】：

【解决方案2】：

将阈值从 50 提高到 54 有效：

import re

column_names = ['FIPS','Admin2','Province_State','Country_Region','Last_Update','Lat','Long_','Confirmed','Deaths','Recovered','Active','Combined_Key']
# df.columns = ['Province/State', 'Country/Region', 'Last Update', 'Confirmed','Deaths', 'Recovered', 'Latitude', 'Longitude']
cols = ['Province/State', 'Country/Region', 'Last Update', 'Confirmed','Deaths', 'Recovered', 'Latitude', 'Longitude']
df = pd.DataFrame([], columns=cols)


def replace_columns(df, new_columns):
    k = 0
    for i in df.columns:
        print('Old col', i, k)
        for j in column_names:
            seq = difflib.SequenceMatcher(None,i, j).ratio()*100
            if seq >= 54:
                newcol = re.sub(i, j, i)
                print('Newcol ', newcol)
                df.columns.values[k] = newcol
                k += 1
    return df

【讨论】：