Pandas “IndexError: positional indexers are out-of-bounds”错误

在本文中，我们将介绍Pandas中的一个常见错误，“IndexError: positional indexers are out-of-bounds”，并讨论其可能的原因和解决方案。

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错误信息

在使用Pandas进行数据处理时，有时会遇到以下错误信息：

IndexError: positional indexers are out-of-bounds

这个错误通常发生在尝试使用数据帧（Dataframe）中不存在的索引值时。

错误示例

我们来看一个示例：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
print(df)

# 错误的行
print(df.loc[100])

假设我们的数据文件“data.csv”包含99行数据，在尝试使用df.loc[100]时，Pandas将会抛出“IndexError: positional indexers are out-of-bounds”错误。

错误原因

出现”Pandas IndexError: positional indexers are out-of-bounds”错误的原因通常是由于以下原因之一：

1. 索引值超出了数据帧的大小。

2. 索引值使用了负数。

3. 索引值使用了不正确的格式。

解决方案

解决”Pandas IndexError: positional indexers are out-of-bounds”错误的方法包括：

1. 检查索引值

首先，我们应该检查索引值是否超出了数据帧的大小。可以使用len()函数检查数据帧的长度，以确保索引值不超过数据帧的大小。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
print(df)

# 检查索引值是否超出了数据帧的大小
if len(df) > 100:
    print(df.loc[100])
else:
    print("索引值超出了数据帧的大小。")

在这个示例中，我们使用了len()函数检查数据帧的长度，然后判断索引值是否超出数据帧的大小。如果超出，则打印错误信息。

2. 使用正确的格式

其次，我们应该确保使用正确的格式来引用索引值。在Pandas中，有多种方式可以引用数据帧中的数据，例如.loc[]、.iloc[]、.ix[]等。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
print(df)

# 使用".iloc"引用数据
print(df.iloc[99])

在这个示例中，我们使用了”.iloc[]”来引用数据帧中的数据，这是一种比较安全的方式，因为它使用基于整数位置的索引，而不是标签索引。

3. 确定索引值是否正确

最后，我们应该确保索引值是正确的，并且不使用负数。在Pandas中，标签索引必须为正整数，否则会导致”Pandas IndexError: positional indexers are out-of-bounds”错误。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
print(df)

# 确保索引值是正确的
if 0 <= 99 < len(df):
    print(df.loc[99])
else:
    print("索引值不正确。")

在这个示例中，我们使用了if语句来确保索引值在数据帧的范围内，并且是正整数。

总结

Pandas “IndexError: positional indexers are out-of-bounds”错误通常会在使用数据帧时出现，通常是由于索引值超过了数据帧的大小、使用了不正确的格式或使用了负数索引值。

要解决这个错误，我们可以通过检查索引值、使用正确的格式和确保索引值正确来解决。在使用Pandas进行数据处理时，确保避免这个错误可以提高效率和准确性。