如何删除这样的错误（无法使用此索引类型执行 __mod__：索引）？答案

【问题标题】：How to remove error like this (cannot perform __mod__ with this index type: Index)?如何删除这样的错误（无法使用此索引类型执行 __mod__：索引）？
【发布时间】：2020-09-08 05:32:19
【问题描述】：

我是 Pandas 和 Numpy 的新手。我在这里尝试做的是采用 Numpy 数组 将它们转换为 pandas DataFrame，从这个 DataFrame 我尝试只使用 奇数行 .iloc 和 lambda ？但它显示错误，如

无法使用此索引类型执行 mod：Index.

你能帮帮我吗？

# Numpy 数组

df= np.arange(25).reshape(5,5)

# 更改为数据框

index = [f'{num}' for num in range(5)]

columnss = list(string.ascii_lowercase[0:5])

df=pd.DataFrame(data=df,columns=columnss,index=index)

#通过索引访问行

df.iloc[lambda x : x.index%2 == 0]

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy dataframe lambda

【解决方案1】：

将索引转换为整数：

a = df.rename(index=int).iloc[lambda x : x.index%2 == 0]
print (a)
    a   b   c   d   e
0   0   1   2   3   4
2  10  11  12  13  14
4  20  21  22  23  24

或使用：

arr = np.arange(25).reshape(5,5)
#removed converted to strings
index = range(5)
columnss = list(string.ascii_lowercase[0:5])

df = pd.DataFrame(arr,columns=columnss,index=index)

如果需要不带整数的索引选择：

arr = np.arange(25).reshape(5,5)

index = [f'{num}val' for num in range(5)]
columnss = list(string.ascii_lowercase[0:5])
df=pd.DataFrame(data=arr,columns=columnss,index=index)

# Accessing the rows via index
a = df.iloc[lambda x : np.arange(len(x))%2 == 0]
print (a)
       a   b   c   d   e
0val   0   1   2   3   4
2val  10  11  12  13  14
4val  20  21  22  23  24

【讨论】：

@MatrixxHunt - 超级棒！如果我的回答有帮助，请不要忘记accept。谢谢。

【解决方案2】：

另一种解决方案是，

pd.DataFrame(df[::2], columns=list(string.ascii_lowercase[0:5]))

O/P：

    a   b   c   d   e
0   0   1   2   3   4
1  10  11  12  13  14
2  20  21  22  23  24

【讨论】：