类型错误：无法使用 <class 'tuple'> 的这些索引器 [(2,)] 对 <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'> 进行切片索引答案

【问题标题】：TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'> with these indexers [(2,)] of <class 'tuple'>类型错误：无法使用 <class 'tuple'> 的这些索引器 [(2,)] 对 <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'> 进行切片索引
【发布时间】：2017-08-05 21:15:30
【问题描述】：

我有一个用户定义的函数如下：-

def genre(option,option_type,*limit):
    option_based = rank_data.loc[rank_data[option] == option_type]
    top_option_based  = option_based[:limit]
    print(top_option_based)
    top_option_based.to_csv('top_option_based.csv')
    return(top_option_based))

请参考image

当我使用函数时

genre('genre','Crime',2)

我收到一个错误

TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'> with these indexers [(2,)] of <class 'tuple'>".

【问题讨论】：

看来你需要删除* - genre(option,option_type,limit)
您在返回行中还有一个额外的右括号，可能是拼写错误。我要补充一点，因为该功能没有人可以运行或定义它，因为缺少使其起作用的项目，例如 rank_data 不存在。尝试完成问题，否则如果 sn-p 中的未知数太多，则很难解决。
但是当我在另一个文件中导入这个函数时，我收到一个错误，因为''genre() 需要 2 个位置参数，但给出了 3 个''。为了避免这个错误，我使用了 *
我已将我的 rank_data 的图像插入到 ''image'' 中

标签： python python-3.x pandas slice argument-unpacking

【解决方案1】：

考虑数据框rank_data

rank_data = pd.DataFrame(dict(
        genre=['Crime'] * 4 + ['Romance'] * 4
    ))

print(rank_data)

     genre
0    Crime
1    Crime
2    Crime
3    Crime
4  Romance
5  Romance
6  Romance
7  Romance

我假设您想获取切片的第二个元素，因为您将 2 传递给您的函数。在这种情况下，我将假设您要使用 iloc 并跳过前面的 :。

另外，*limit 的解包返回一个元组，我们需要一个列表。

def genre(option,option_type,*limit):
    option_based = rank_data.loc[rank_data[option] == option_type]
    top_option_based  = option_based.iloc[list(limit)]
               # I changed this bit  ^^^^^^^^^^^^^^^^^
    top_option_based.to_csv('top_option_based.csv')
    return(top_option_based)

genre('genre', 'Crime', 2)

   genre
2  Crime

genre('genre', 'Crime', 2, 3)

   genre
2  Crime
3  Crime

【讨论】：

我不需要第二个元素。我需要最多 2 个元素（限制）

【解决方案2】：

如果参数limit 是integer 和rank_data，我认为您需要从*limit 中删除*：

def genre(option,option_type,limit):
    option_based = rank_data.loc[rank_data[option] == option_type]
    top_option_based  = option_based[:limit]
    print(top_option_based)
    top_option_based.to_csv('top_option_based.csv')
    return(top_option_based)

借用另一个答案的样本，效果很好：

def genre(option,option_type,limit):
    option_based = rank_data.loc[rank_data[option] == option_type]
    top_option_based  = option_based[:limit]
    print(top_option_based)
    top_option_based.to_csv('top_option_based.csv')
    return(top_option_based)

print (genre('genre', 'Crime', 2))
   genre
0  Crime
1  Crime

编辑：

我认为您也需要添加 dataframe 作为参数：

def genre(rank_data, option,option_type,limit):
    option_based = rank_data.loc[rank_data[option] == option_type]
    top_option_based  = option_based[:limit]
    print(top_option_based)
    top_option_based.to_csv('top_option_based.csv')
    return(top_option_based)

print (genre(rank_data, 'genre', 'Crime', 2))
   genre
0  Crime
1  Crime

【讨论】：

好的，但是当我在另一个文件中导入这个函数时，我收到一个错误，因为''genre() 需要 2 个位置参数，但给出了 3 个参数''。为了避免这个错误，我使用了 *
然后检查另一个答案。
看来您需要添加参数 - 数据框。
试过了，但没有。
是的。 TypeError:genre() 接受 2 个位置参数，但给出了 4 个。当我在新文件中使用该功能时会出现问题。