pandas iloc too many indexers什么意思|极客教程

pandas iloc too many indexers什么意思

在使用pandas库进行数据分析时，我们经常会用到iloc方法来进行切片和选择数据。然而，有时在使用iloc方法时会遇到报错”too many indexers”，那么这个错误信息到底是什么意思呢？下面我们将详细介绍这个问题。

1. 问题背景

首先，让我们来看一个常见的iloc方法的使用示例：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 40],
    'city': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.iloc[1:3, [0, 2]])

在上面的示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市信息的数据表，并使用iloc方法取出第1行到第2行的第0列和第2列数据。这段代码输出的结果如下：

   name       city
1   Bob  Los Angeles
2 Cathy     Chicago

事实上，大多数情况下，我们会发现iloc方法运行正常且没有报错。但是在某些情况下，会出现”too many indexers”的错误信息。

2. 错误解释

目前，根据官方文档的解释，”too many indexers”这个错误信息通常表示我们在使用iloc方法时传入了不正确的参数。具体而言，会在以下情况下触发这个错误：

当我们使用了多个维度的索引，但是传入的参数超过了数据表的维度的数量；
当我们传入的索引参数包含字符串或者其他非整数类型的数据。

接下来，让我们通过一些示例代码来说明这两种情况。

3. 示例一

首先，我们来看一个传入多个维度索引的示例：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 40],
    'city': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.iloc[1, 0, 2])

在上面的示例中，我们尝试传入三个维度的索引参数，即[1, 0, 2]。这时会触发”too many indexers”的错误信息，因为iloc方法只能接受二维的参数，即行和列的索引。运行以上代码会得到以下错误信息：

ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array]

要解决这个问题，我们需要确保传入的索引参数是二维的，比如[1, 2]。

4. 示例二

接下来，我们来看一个传入字符串的索引参数的示例：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 40],
    'city': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.iloc[1, 'name'])

在上面的示例中，我们尝试传入一个字符串索引参数'name'。这时同样会触发”too many indexers”的错误信息，因为iloc方法只能接受整数类型的参数。运行以上代码会得到以下错误信息：

ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array]

要解决这个问题，我们需要确保传入的索引参数是整数类型的，比如1。