KeyError: ('var1', '发生在索引 16')答案

【问题标题】：KeyError: ('var1', 'occurred at index 16')KeyError: ('var1', '发生在索引 16')
【发布时间】：2018-07-26 12:23:36
【问题描述】：

我收到这个奇怪的错误消息：KeyError: ('var1', 'occured at index 16') 在以下代码行：

df['var1'] = df.apply(lambda row: (row['var1']*row['var2']), axis = 1)

我将 df DataFrame 的 2 列相乘。而16 in df.index 是True。我可以正常访问第 16 行。如果我删除该行，错误仍然存在。

对此有什么想法吗？

编辑：根据要求，数据样本：

             X        var1                          Y \
0    US4642867729  22.3052  Korea; Republic (S. Korea)
1    US4642867729   5.9139  Korea; Republic (S. Korea)
2    US4642867729   3.0799  Korea; Republic (S. Korea)
3    US4642867729   2.9647  Korea; Republic (S. Korea)
4    US4642867729   2.5798  Korea; Republic (S. Korea)
5    US4642867729   2.5281  Korea; Republic (S. Korea)
6    US4642867729   2.3359  Korea; Republic (S. Korea)
7    US4642867729   2.2434  Korea; Republic (S. Korea)
8    US4642867729   1.8624  Korea; Republic (S. Korea)

                          W             Z     \
0    Information Technology  US4642867729
1    Information Technology  US4642867729
2                 Materials  US4642867729
3               Health Care  US4642867729
4    Information Technology  US4642867729
5                Financials  US4642867729
6    Consumer Discretionary  US4642867729
7                Financials  US4642867729
8                 Materials  US4642867729

                                                  var2
0    0.16258420849834973043179786600376246497035026...
1    0.16258420849834973043179786600376246497035026...
2    0.16258420849834973043179786600376246497035026...
3    0.16258420849834973043179786600376246497035026...
4    0.16258420849834973043179786600376246497035026...
5    0.16258420849834973043179786600376246497035026...
6    0.16258420849834973043179786600376246497035026...
7    0.16258420849834973043179786600376246497035026...
8    0.16258420849834973043179786600376246497035026...

感谢您的宝贵时间！

【问题讨论】：

您可以发布您的数据样本吗？
当然！看看编辑

标签： python-3.x apply

【解决方案1】：

如果您只是想将两列相乘并将结果存储在第一列中，您可以使用比使用apply 和lambda 更简单的解决方案来解决这个问题：

df['var1'] *= df['var2']

【讨论】：