如果找不到索引，Python熊猫数据框分配NaN答案

【问题标题】：Python panda dataframe Assign NaN if couldn't locate index如果找不到索引，Python熊猫数据框分配NaN
【发布时间】：2020-03-04 12:37:59
【问题描述】：

我正在阅读完整索引和列名的值。如果数据框中不存在给定的索引或列名，我想分配 NaN 值。

ktm_bc = emiss.loc['Ktm']['CO']

这里的“emiss”是一个数据框。如果数据框中不存在索引“ktm”或“CO”，我正在尝试将 NaN 值分配给 ktm_bc。

ktm_all_bc = [ ]

for i in range(10):

 emiss=pd.read_excel('emission_data_for_py.xlsx',sectors[i],header=1,index_col=0)
 ktm_bc = emiss.loc['Ktm']['CO']
 ktm_all_bc = ktm_all_bc.append(ktm_bc)

如果 'emiss' 中不存在 ['Ktm'] 或 ['CO'] 则显示值错误因此，我想在未找到索引或列名时分配 NaN 值以继续循环。

【问题讨论】：

您的代码中有错误：例如emiss.loc['Ktm']['CO'] 或ktm_all_bc.append(ktm_bc)
错误出现在emiss.loc['Ktm']['CO']，'ktm' 索引在 Emiss 中不存在。因此，它可以将 NaN 值分配给ktm_bc，而不是显示错误

标签： python-3.x

【解决方案1】：

我认为这样做可以：

ktm_bc  = np.nan
if 'Ktm' in emiss.index:
    ktm_bc = emiss.loc['Ktm']

其他索引的代码相同。另见hier。

【讨论】：

我正在寻找相同的答案，谢谢。在这里，我使用了您对索引和列名的建议。

【解决方案2】：

以上建议可用于索引和列同时使用'and'

ktm_bc = np.nan if 'Ktm' in emiss.index and 'CO' in emiss.columns: ktm_bc = emiss.loc['Ktm']['CO']

【讨论】：