如何防止嵌套循环中熊猫系列的IndexError？答案

【问题标题】：How to prevent IndexError of pandas series in a nested loop?如何防止嵌套循环中熊猫系列的IndexError？
【发布时间】：2019-10-31 13:55:52
【问题描述】：

我有一个嵌套循环。在外循环中，我遍历比内循环中的数据帧[键]更多的键。这会导致 IndexError (key cannot be found in dataframe[key]. 我需要一种方法来检查键是否匹配。

f.e.只是关键列：

dfKeys                    dataframe
-------                   --------
 key                         key
  1                           1
  1                           3
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grouped=dfKeys.groupby('key')
for key, group in grouped:
    if ((group.someCol=='someVal').any() or ~(group.someCol.isin(someArray).any())):
        if(key in dataframe['key']): #######this did not solve it, always false (but there have to be some matches) 
            foundIndex=dataframe[dataframe['key']==key].index.values.astype(int)[0] #INDEXERROR after some loops if there is no 'if' above
            dataframe.loc[foundIndex,'myCol']='myVal'

dataframe['key']的类型是熊猫系列。

【问题讨论】：

标签： python dataframe sklearn-pandas index-error

【解决方案1】：

如果它是您循环遍历的列表，那么您可以检查索引是否在列表的长度内：

if key < len(list):

如果是字典，你可以检查键是否存在：

if key in dict:

如果你想从 dict 中获取 key 是否存在，如果不存在则返回默认值，那么你可以使用dict.get():

value = dict.get(key, default)

编辑：

根据 pandas.Series 的文档，您可以使用 Series.get() 方法获取给定键的项目。就像dict.get() 一样，您可以指定一个默认值以在未找到密钥时返回：

if mySeries.get(myKey, 'default') != 'default':
    #This code will only run if it found `myKey` in `mySeries`

pandas.Series 文档：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.html

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.get.html#pandas.Series.get

【讨论】：

dataframe['key'] 是什么数据类型？
这是熊猫系列
我编辑了我的答案，包括如何检查 panda.Series 对象中的键。
@Sel 然后您正在检查不存在的键。确保您在 get() 调用中使用了正确的值。打印出您正在比较的值，它可能会帮助您很快找到问题。
我确定有相同的密钥，因为我在我的 try-block 中打印了您推荐的条件。由于我的 try 块运行，它找到了相同的键。但是打印你的条件，它总是输出'default'

【解决方案2】：

不优雅，但我可以使用 try-except

grouped=dfKeys.groupby('key')
for key, group in grouped:
    if ((group.someCol=='someVal').any() or ~(group.someCol.isin(someArray).any())):
        try: 
            foundIndex=dataframe[dataframe['key']==key].index.values.astype(int)[0] 
            dataframe.loc[foundIndex,'myCol']='myVal'
        except IndexError: print('key not found, continue')

【讨论】：

您是否尝试过在pandas.Series 对象上使用.get() 方法来检查值，正如我在答案中添加的那样？这比添加 try/except 块要干净得多。