解决Pandas KeyError: “None of [Index([...])] are in the [columns]“问题

简介: 解决Pandas KeyError: “None of [Index([...])] are in the [columns]“问题

🌷🍁 博主猫头虎 带您 Go to New World.✨🍁

🦄 博客首页——猫头虎的博客🎐

🐳《面试题大全专栏》 文章图文并茂🦕生动形象🦖简单易学!欢迎大家来踩踩~🌺

🌊 《IDEA开发秘籍专栏》学会IDEA常用操作,工作效率翻倍~💐

🌊 《100天精通Golang(基础入门篇)》学会Golang语言,畅玩云原生,走遍大小厂~💐

🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅,敬请批评指正!🍁🐥

解决Pandas KeyError: "None of [Index([…])] are in the [columns]"问题

摘要

在使用Pandas处理数据时,我们可能会遇到一个常见的错误,即尝试从DataFrame中选择不存在的列时引发的KeyError。在本文中,我们将探讨这个问题的原因,并提供一种解决方案。

问题描述

当我们尝试从DataFrame中选择一组列,但其中一些列并不在DataFrame中时,就会出现这个问题。例如,考虑以下代码:

df = df[['title', 'url', 'postTime', 'viewCount', 'collectCount', 'diggCount','commentCount']]

如果df中不存在上述列中的任何一个,我们就会收到以下错误消息:

KeyError: "None of [Index(['title', 'url', 'postTime', 'viewCount', 'collectCount', 'diggCount', 'commentCount'], dtype='object')] are in the [columns]"

原因

这个错误的主要原因是我们尝试访问DataFrame中不存在的列。可能的原因有:

  1. 列名的拼写错误或大小写错误。
  2. 数据源的结构已经发生了变化,导致某些预期的列不再存在。
  3. 数据源中没有足够的数据来生成所有预期的列。

解决方案

1. 检查列名

首先,确保你要选择的列名与df中的列名完全匹配,包括大小写。你可以使用以下代码来查看df的所有列名:

print(df.columns)

2. 选择存在的列

为了确保代码的健壮性,我们可以选择那些确实存在的列,而不是硬编码我们想要的列名。以下是如何做到这一点的方法:

cols_to_select = ['title', 'url', 'postTime', 'viewCount', 'collectCount', 'diggCount', 'commentCount']
existing_cols = [col for col in cols_to_select if col in df.columns]
df = df[existing_cols]

这样,即使某些列不存在,我们的代码也不会崩溃。

总结

在使用Pandas处理数据时,我们必须确保我们尝试访问的列确实存在于DataFrame中。通过动态地选择存在的列,我们可以确保代码的健壮性,即使数据源的结构发生了变化。

原创声明

======= ·

  • 原创作者: 猫头虎

作者wx: [ libin9iOak ]

学习 复习

本文为原创文章,版权归作者所有。未经许可,禁止转载、复制或引用。

作者保证信息真实可靠,但不对准确性和完整性承担责任

未经许可,禁止商业用途。

如有疑问或建议,请联系作者。

感谢您的支持与尊重。

点击下方名片,加入IT技术核心学习团队。一起探索科技的未来,共同成长。


目录
相关文章
Pandas pd.merge() 报错:ValueError: You are trying to merge on int64 and object columns.
Pandas pd.merge() 报错:ValueError: You are trying to merge on int64 and object columns.
Pandas pd.merge() 报错:ValueError: You are trying to merge on int64 and object columns.
解决pandas.errors.EmptyDataError: No columns to parse from file
解决pandas.errors.EmptyDataError: No columns to parse from file
2783 0
解决pandas.errors.EmptyDataError: No columns to parse from file
|
13天前
|
数据挖掘 数据处理 索引
python常用pandas函数nlargest / nsmallest及其手动实现
python常用pandas函数nlargest / nsmallest及其手动实现
28 0
|
13天前
|
Python
如何使用Python的Pandas库进行数据透视图(melt/cast)操作?
Pandas的`melt()`和`pivot()`函数用于数据透视。基本步骤:导入pandas,创建DataFrame,然后使用这两个函数变换数据。示例代码:导入pandas,定义一个包含'Name'和'Age'列的DataFrame,使用`melt()`转为长格式,再用`pivot()`恢复为宽格式。
21 1
|
14天前
|
数据处理 Python
如何使用Python的Pandas库进行数据排序和排名
【4月更文挑战第22天】Pandas Python库提供数据排序和排名功能。使用`sort_values()`按列进行升序或降序排序,如`df.sort_values(by='A', ascending=False)`。`rank()`函数用于计算排名,如`df['A'].rank(ascending=False)`。多列操作可传入列名列表,如`df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])`和分别对'A'、'B'列排名。
24 2
|
15天前
|
索引 Python
如何使用Python的Pandas库进行数据合并和拼接?
Pandas的`merge()`函数用于数据合并,如示例所示,根据'key'列对两个DataFrame执行内连接。`concat()`函数用于数据拼接,沿轴0(行)拼接两个DataFrame,并忽略原索引。
32 2
|
15天前
|
数据挖掘 索引 Python
如何在Python中,Pandas库实现对数据的时间序列分析?
【4月更文挑战第21天】Pandas在Python中提供了丰富的时间序列分析功能,如创建时间序列`pd.date_range()`,转换为DataFrame,设置时间索引`set_index()`,重采样`resample()`(示例:按月`'M'`和季度`'Q'`),移动窗口计算`rolling()`(如3个月移动平均)以及季节性调整`seasonal_decompose()`。这些工具适用于各种时间序列数据分析任务。
19 2
|
15天前
|
数据采集 Python
如何在Python中使用Pandas库进行数据清洗?
【4月更文挑战第21天】Pandas在Python中用于数据清洗,包括处理缺失值(`dropna()`删除、`fillna()`填充)、处理重复值(`duplicated()`检查、`drop_duplicates()`删除)、处理异常值(条件筛选、分位数、标准差)和文本数据(字符串操作、正则表达式)。示例代码展示了各种方法的用法。
36 3
|
15天前
|
索引 Python
如何在Python中使用Pandas库进行季节性调整?
在Python中使用Pandas和Statsmodels进行季节性调整的步骤包括:导入pandas和seasonal_decompose模块,准备时间序列DataFrame,调用`seasonal_decompose()`函数分解数据为趋势、季节性和残差,可选地绘制图表分析,以及根据需求去除季节性影响(如将原始数据减去季节性成分)。这是对时间序列数据进行季节性分析的基础流程。
26 2
|
4天前
|
Python
使用Python pandas的sort_values()方法可按一个或多个列对DataFrame排序
使用Python pandas的sort_values()方法可按一个或多个列对DataFrame排序。示例代码展示了如何按'Name'和'Age'列排序 DataFrame。先按'Name'排序,再按'Age'排序。sort_values()的by参数接受列名列表,ascending参数控制排序顺序(默认升序),inplace参数决定是否直接修改原DataFrame。
11 1