Python dataframe 报错找不到key|极客教程

Python dataframe 报错找不到key

在使用Python中的Pandas库操作DataFrame时，经常会遇到找不到key的报错。这种报错通常是因为我们在对DataFrame进行操作时，尝试使用一个不存在的列名作为key，导致程序无法找到对应的列而报错。

下面我们将详细介绍在使用DataFrame时如何避免这种报错，并提供一些常见的解决方法。

1. 创建一个DataFrame

首先，让我们创建一个简单的DataFrame来演示这个问题。我们可以使用以下代码来创建一个包含一些学生信息的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [20, 21, 22],
        'Grade': [85, 90, 88]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们会得到以下输出：

     Name  Age  Grade
0   Alice   20     85
1     Bob   21     90
2  Charlie   22     88

现在我们有一个包含学生姓名、年龄和成绩的DataFrame。

2. 操作DataFrame时出现找不到key的报错

假设我们想要从DataFrame中选择学生的姓名和成绩两列，可以使用以下代码：

selected_data = df[['Name', 'Score']]
print(selected_data)

运行以上代码，我们会得到如下报错信息：

KeyError: "['Score'] not in index"

这是因为我们尝试使用了一个不存在的列名’Score’作为key，而实际上DataFrame中并没有名为’Score’的列，因此引发了KeyError异常。

3. 解决方法

3.1 检查列名拼写错误

首先，我们应该检查一下我们使用的列名是否拼写正确。在DataFrame中使用列名作为key时，一定要确保列名的大小写和拼写都是正确的，否则就会导致找不到key的报错。

3.2 查看DataFrame的列名

我们可以通过查看DataFrame的列名来确认我们要操作的列是否存在。可以使用以下代码查看DataFrame的列名：

print(df.columns)

运行以上代码，我们会得到输出：

Index(['Name', 'Age', 'Grade'], dtype='object')

通过打印出DataFrame的列名，我们可以确保我们要操作的列名是正确的。

3.3 使用iloc或loc方法

如果我们不确定DataFrame中是否包含某个列名，可以使用iloc或loc方法来操作DataFrame。这两种方法可以通过位置或标签来选择DataFrame的行和列，而不需要使用列名作为key。例如，我们可以使用以下代码选择第一列和第三列：

selected_data = df.iloc[:, [0, 2]]
print(selected_data)

运行以上代码，我们会得到如下输出：

     Name  Grade
0   Alice     85
1     Bob     90
2  Charlie     88

3.4 使用get方法

另一种避免找不到key报错的方法是使用get方法。get方法可以在获取DataFrame的列时指定默认值，如果指定的列名不存在，就会返回默认值而不会报错。例如，我们可以使用以下代码：

selected_data = df.get('Score', 'N/A')
print(selected_data)

运行以上代码，我们会得到输出：

0     N/A
1     N/A
2     N/A
Name: Score, dtype: object

3.5 使用try-except块处理异常

最后，如果我们无法确定DataFrame中是否存在某个列名，可以使用try-except块来捕获异常并处理。例如，我们可以使用以下代码：

try:
    selected_data = df['Score']
    print(selected_data)
except KeyError:
    print('Column not found')

运行以上代码，如果’Score’列不存在，程序会输出’Column not found’，而不会抛出KeyError异常。

结论

在使用Python中的Pandas库操作DataFrame时，找不到key的报错是一个常见的问题。为了避免这种报错，我们可以通过检查列名拼写、查看DataFrame的列名、使用iloc或loc方法、使用get方法或使用try-except块来处理异常。通过这些方法，我们可以更加高效地操作DataFrame，避免找不到key的问题。