TypeError: len() of unsized object when slice a dataframe - 不同的浮点格式？

Question

我正在尝试根据在单独的数组中定义的一些先前定义的条件对数据帧进行切片。在遍历该数组以查找数据帧的相关切片时，我遇到了问题。第一次迭代工作正常，但在第二次迭代期间循环中断，抛出TypeError: len() of unsized object。

这是一个示例数据框：

    std     sterr   Z       smooth
0   5.1     2.28    0       7.640484
1   5.13    2.29    0.1     7.532409
2   5.15    2.3     0.21    7.406423
3   5.17    2.31    0.31    7.267842
4   5.19    2.32    0.42    7.121988
5   5.21    2.33    0.52    6.974179
6   5.23    2.34    0.62    6.829734
7   5.25    2.35    0.73    6.693973
8   5.27    2.36    0.83    6.584009
9   5.29    2.37    0.94    6.49429
10  5.31    2.38    1.04    6.427032

这是循环的代码：

turnz = df.ix[np.array(turn_iloc), 'Z']
c = 0.
print "turn points", np.array(turnz)
for i, zi in enumerate(np.array(turnz)):
    z0 = c
    print z0, zi, type(z0), type(zi)
    x = df.loc[((z0<=df['Z'])& (df['Z']<=zi)), 'Z']
    y = df.loc[((z0<=df['Z'])& (df['Z']<=zi)), 'smooth']
    print len(x), len(y)
    print type(x), type(y)
    c = zi

这些是打印输出：

turn points [ 1.04  2.19  2.5   4.06]
0.0 1.04 <type 'float'> <type 'numpy.float64'>
11 11
<class 'pandas.core.series.Series'> <class 'pandas.core.series.Series'>
1.04 2.19 <type 'numpy.float64'> <type 'numpy.float64'>

在此之后，它会引发错误。 但是，如果我尝试在循环外使用这些打印值对数据框进行切片，则效果很好。

print "IS IT",df.loc[((1.04<=df['Z'])& (df['Z']<=2.19)), 'Z']

打印

IS IT 10    1.04
11    1.14
12    1.25
13    1.35
14    1.46
15    1.56
16    1.67
17    1.77
18    1.87
19    1.98
20    2.08
21    2.19
Name: Z, dtype: float64

我错过了什么？

如果有帮助，完整的回溯如下：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-b6d427f5dae7> in <module>()
      9     z0 = c
     10     print z0, zi, type(z0), type(zi)
---> 11     x = df.loc[((z0<=df['Z'])& (df['Z']<=zi)), 'Z']
     12     y = df.loc[((z0<=df['Z'])& (df['Z']<=zi)), 'smooth']
     13     print len(x), len(y)

C:\Users\me\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\ops.pyc in wrapper(self, other, axis)
    739             return NotImplemented
    740         elif isinstance(other, (np.ndarray, pd.Index)):
--> 741             if len(self) != len(other):
    742                 raise ValueError('Lengths must match to compare')
    743             return self._constructor(na_op(self.values, np.asarray(other)),

TypeError: len() of unsized object

结果

事实证明，我的数据框无法使用 numpy 浮点数进行切片。将z0 和zi 转换为float 即可解决问题！

Answer 1

这个问题的关键在于第一次迭代的打印输出：

0.0 1.04 <type 'float'> <type 'numpy.float64'>

第一次迭代将float 作为输入并且它可以工作。但是，其余值是 numpy 数组的元素，并被格式化为 numpy 浮点数。这是数据框不接受的。

z0 = float(z0)
zi = float(zi)

成功了。

现在，问题是……为什么？ 如果我们打印turnz.dtype 和df['Z'] dtype，两者都是float64，所以它们看起来是一样的。但是 python 对待它们的方式不同，如this answer

中所述