如何解决 Pandas 的 Key Error 19 问题？

Question

我一直在使用 pandas 处理数据帧，在清理这些数据时，我遇到了迭代问题...

例如（我试图定位错误）：

N_index = df.shape[0]
j = 0
while j < N_index:
  print(j, df.diag_1[j][0],'squalala')
  j += 1

这个显示这个：

0 2 squalala
1 2 squalala
2 6 squalala
3 8 squalala
4 1 squalala
5 4 squalala
6 4 squalala
7 4 squalala
8 3 squalala
9 4 squalala
10 2 squalala
11 1 squalala
12 4 squalala
13 4 squalala
14 5 squalala
15 9 squalala
16 4 squalala
17 6 squalala
18 4 squalala
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2890             try:
-> 2891                 return self._engine.get_loc(casted_key)
   2892             except KeyError as err:

pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

KeyError: 19

并且由于某些原因（idk which）在第 18 个索引之后，它无法工作，所以如果您对如何修复它有任何想法或者它为什么会这样做，我将非常感谢您。

PS。我在示例中使用了 while 循环而不是 for 循环，但我都尝试了，因为我在另一个 Stack Overflow 帖子上看到这解决了他们的问题，对我来说它没有 ^^

PSS。我正在使用笔记本

编辑：这里我正在做一个df.diag_1[j][0]，因为我想访问我的数据框的 diag_1 列中第 j 行的字符串的第一个元素 -

Answer 1

KeyError: 19 表示程序正在尝试获取第 19 个元素，但它不存在。

您可以尝试直接打印 df 吗？我怀疑第 19 行的索引不是 19。为了重置索引，您可以这样做：

df.reset_index(drop=True)

Answer 2

也许您在其他地方有问题，索引应该可以工作，请参阅：

df = pd.DataFrame({"one":["1X","2Y","3Z"]})                                                                          
N_index = df.shape[0]                                                                                                
j=0                                                                                                                  

while j < N_index: 
 print(j, df.one[j][0]) 
 j += 1 

为确保索引按预期工作，只需在尝试查找循环中的行之前重置索引：

df.reset_index()

这里是一个例子，当你索引不是标准的 0 到 N-1 行时：

df = pd.DataFrame({"one":["1X","2Y","3Z"]})
df['new_index'] = range(2,5) 
df = df.set_index("new_index") 
print(df)

# reset the index to make your loop work
df=df.reset_index() 

N_index = df.shape[0]                                                                                                
j=0                                                                                                                  

while j < N_index: 
 print(j, df.one[j][0]) 
 j += 1 

注意一般来说不需要像你一样循环遍历pandas数据框，例如使用apply方法，例如：

out= df.one.apply(lambda x:x[1])

将为您提供每行中字符串的第二个元素。以 pandas 文档为例：10-minutes to pandas；或此处涉及索引的多个问题。

Answer 3

我的调查继续进行，当我执行df.head(25) 时，我可以看到不同的索引如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 22 23 24 25 26 27

如您所见，缺少从 19 到 21 的索引（可能来自之前完成的 dropna()。所以错误可能来自这里，因为正如你们中的一些人提到的那样，这些索引不存在。

所以我可以通过以下方式访问现有索引：

for j in df.index:
  print(j, df.diag_1[j][0]): 

这样就解决了问题。