获取 ValueError：列的长度必须与键的长度相同答案

【问题标题】：Getting ValueError: Columns must be same length as key获取 ValueError：列的长度必须与键的长度相同
【发布时间】：2021-07-18 17:38:03
【问题描述】：

我收到此错误

ValueError: Columns must be same length as key

我的代码是

all_columns=[ col  for col, dt in y.dtypes.items() if dt == 'object']
df[all_columns] = df[all_columns].astype(str)

我有一些 dict 格式的列。所以我想将所有这些列转换为正确的字符串数据类型。请告诉我为什么会出现此错误，我在两侧使用相同的列列表，对吗？

> 回答：重复数据框中的列导致这种类型的错误。有两列同名。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x list dataframe

【解决方案1】：

试试这个更简单的迭代，因为您的列表理解似乎出了点问题。鉴于您在 cmets 中描述的问题，请执行一些操作，例如在迭代时打印列的名称，以查看哪个列崩溃：

df = pd.DataFrame({'TEXT': ['hello there', 'python fun', np.nan, '']})

print(df.dtypes)
# TEXT    object
# dtype: object

for col in df.columns:
    print(col)
    if df[col].dtype == 'object':
        df[col] = df[col].astype(str)
        print('converted', col)

print(df.dtypes)
# TEXT    object
# dtype: object

或者，尝试使用此列表推导一次获取所有对象列，也许您的列表推导是问题所在：

df = pd.DataFrame({'TEXT1': ['hello there', 'python fun', np.nan, ''],
                   'TEXT2': ['hi', 'bye', np.nan, ''],
                   'not text': [1, 2, 3, 4]})

obj_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'object']

df[obj_cols] = df[obj_cols].astype(str)

【讨论】：

我现在得到这个错误：ValueError：一个系列的真值是不明确的。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。
你能发一份你的df样本吗？我无法重现该错误。我将编辑我的答案以显示一个玩具示例。
它有 147 列。如果我使用 4 或 5 列，则不会发生同样的错误
可能一次检查一些列，例如，如果它转换为 astype(str) 而不会崩溃，则打印 col 名称
列数较少时效果很好。

【解决方案2】：

@Hummarabi 我开始一步一步地一次取 10 列并打印对象类型的列名

for col in y.columns[1:10]:
    if y[col].dtypes == 'object':
#          y[col] = y[col].astype(str)
        print(col)

所以我得到了这个错误

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

在 y.columns[50:60] 列期间所以我用y[y.columns[60:70]].head(80) 打印了这些列，令我惊讶的是，我看到有两列同名。（'错误'，'错误'）因此，我删除了其中一列并运行，现在一切正常，我现在没有任何错误。但是这种类型的手动检查对于非常大的数据来说有点麻烦。但有一个观察结果是 ValueError：Series 的真值是模棱两可的。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

当数据中有重复时发生

【讨论】：

很好的调试工作，感谢您指出重复的问题