Pandas KeyError：值不在索引中答案

【问题标题】：Pandas KeyError: value not in indexPandas KeyError：值不在索引中
【发布时间】：2016-11-22 14:35:00
【问题描述】：

我有以下代码，

df = pd.read_csv(CsvFileName)

p = df.pivot_table(index=['Hour'], columns='DOW', values='Changes', aggfunc=np.mean).round(0)
p.fillna(0, inplace=True)

p[["1Sun", "2Mon", "3Tue", "4Wed", "5Thu", "6Fri", "7Sat"]] = p[["1Sun", "2Mon", "3Tue", "4Wed", "5Thu", "6Fri", "7Sat"]].astype(int)

它一直有效，直到 csv 文件没有足够的覆盖范围（所有工作日）。例如，对于以下 .csv 文件，

DOW,Hour,Changes
4Wed,01,237
3Tue,07,2533
1Sun,01,240
3Tue,12,4407
1Sun,09,2204
1Sun,01,240
1Sun,01,241
1Sun,01,241
3Tue,11,662
4Wed,01,4
2Mon,18,4737
1Sun,15,240
2Mon,02,4
6Fri,01,1
1Sun,01,240
2Mon,19,2300
2Mon,19,2532

我会收到以下错误：

KeyError: "['5Thu' '7Sat'] not in index"

它似乎有一个非常简单的修复方法，但我对 Python 太陌生了，不知道如何修复它。

【问题讨论】：

仅仅是p = p.astype(int)不够吗？很难说你为什么要这样索引列，这两个列表看起来相同，从你的输入数据来看，你看起来不像是排除列。
即使您对所查看的列进行子集化（即排除['5Thu' '7Sat']），您仍然会遇到将np.nan 转换为int 的错误。您可以使用不同的填充值（对于缺少的条目）来解决这个问题。
最终我需要索引中的所有工作日（例如，'5Thu' '7Sat'），因为接下来我将绘制它们。所以我正在寻找在不影响平均值的情况下将它们全部添加的方法。

标签： python pandas indexing dataframe

【解决方案1】：

使用reindex 获取您需要的所有列。它将保留已经存在的那些，否则将其放入空列中。

p = p.reindex(columns=['1Sun', '2Mon', '3Tue', '4Wed', '5Thu', '6Fri', '7Sat'])

因此，您的整个代码示例应如下所示：

df = pd.read_csv(CsvFileName)

p = df.pivot_table(index=['Hour'], columns='DOW', values='Changes', aggfunc=np.mean).round(0)
p.fillna(0, inplace=True)

columns = ["1Sun", "2Mon", "3Tue", "4Wed", "5Thu", "6Fri", "7Sat"]
p = p.reindex(columns=columns)
p[columns] = p[columns].astype(int)

【讨论】：

【解决方案2】：

我有一个非常相似的问题。我得到了同样的错误，因为 csv 在标题中包含空格。我的 csv 包含一个标题“性别”，我将其列为：

[['Gender']]

如果您可以轻松访问 csv，则可以使用 excel 公式 trim() 剪切单元格的任何空格。

或像这样删除它

df.columns = df.columns.to_series().apply(lambda x: x.strip())

【讨论】：

恐怕我的情况完全不同：“它一直在工作，直到 csv 文件没有足够的覆盖率”，即使症状是相同。不过感谢您的意见。
你已经报道了一个非常不明显的案例，非常感谢
这应该被标记为正确答案 - 因为这是一个通用答案

【解决方案3】：

我有同样的问题。

在第一次开发期间，我使用了一个 .csv 文件（逗号作为分隔符），在保存之前我对其进行了一些修改。保存后逗号变成了分号。

在 Windows 上，它取决于“区域和语言选项”自定义屏幕，您可以在其中找到列表分隔符。这是 Windows 应用程序期望作为 CSV 分隔符的字符。

从全新文件进行测试时，我遇到了这个问题。

我已删除 read_csv 方法中的“sep”参数之前：

df1 = pd.read_csv('myfile.csv', sep=',');

之后：

df1 = pd.read_csv('myfile.csv');

这样，问题就消失了。

【讨论】：

【解决方案4】：

请尝试这样做来清理和格式化您的列名：

df.columns = (df.columns.str.strip().str.upper()
              .str.replace(' ', '_')
              .str.replace('(', '')
              .str.replace(')', ''))

【讨论】：