使用 Lambda 函数并在出现键错误的情况下继续答案

【问题标题】：Using Lambda function and to continue despite Key Error使用 Lambda 函数并在出现键错误的情况下继续
【发布时间】：2021-10-13 06:38:28
【问题描述】：

尽管抛出了 KeyError，但我希望继续使用 for 循环或 lambda 函数

df_dates = ['7/1/2021', '8/1/2021', '8/2/2021']

df_values：

    8/1/2021       1
    8/2/2021       2

df_test = df_dates.apply(lambda x: df_values.loc[x])

本质上，日期列表中的'7/1/2021' 日期在df_values 的loc 函数中引发了关键错误

【问题讨论】：

【解决方案1】：

正如 chepner 建议的那样，您必须在 lambda 函数中捕获并处理错误。我想您的数据在这样的数据框中：

df_values = pd.DataFrame({'dates': ['8/1/2021', '8/2/2021'], 'values': [1, 2]}).set_index('dates')

          values
dates           
8/1/2021       1
8/2/2021       2

而你将要处理的数据存储在pandas.Series：

df_dates = pd.Series(['7/1/2021', '8/1/2021', '8/2/2021'])

根据这些假设，解决方案可能是：

df_test = df_dates.apply(lambda x: df_values.loc[x].values[0] if x in df_values.index else 'no value')

所以你会得到pandas.Series:

0    no value
1           1
2           2
dtype: object

或者，如果您想要list 形式的结果：

df_test = df_dates.apply(lambda x: df_values.loc[x].values[0] if x in df_values.index else 'no value').to_list()

['no value', 1, 2]

您应该根据您存储数据的方式以及您希望获得的结果来定制.loc 和.apply 方法。用于捕获和处理错误的lambda 调用的一般结构是：

pandas.Series.apply(lambda input: output_1 if condition is True else output_2)

【讨论】：