Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie behebe ich „KeyError' beim Zugriff auf Pandas DataFrame-Spalten?

Wie behebe ich „KeyError' beim Zugriff auf Pandas DataFrame-Spalten?

Nov 16, 2024 am 01:40 AM

How to Resolve 'KeyError' When Accessing Pandas DataFrame Columns?

Fehler: Pandas-Hashtable-Schlüsselfehler

Beim Versuch, über einen Pandas-DataFrame auf eine bestimmte Spalte zuzugreifen, kann ein „KeyError“ auftreten, wenn der Der Spaltenname ist im Datenrahmen nicht vorhanden. Dieser Fehler tritt auf, wenn der angegebene Spaltenname nicht im Datenrahmen vorhanden ist.

Um dieses Problem zu beheben, muss unbedingt überprüft werden, ob der Spaltenname richtig geschrieben ist und mit dem tatsächlichen Spaltennamen im Datenrahmen übereinstimmt. Sie können die Spaltennamen mithilfe des Attributs columns des Datenrahmens überprüfen, das eine Liste aller Spaltennamen zurückgibt:

print(dataframe.columns.tolist())
Nach dem Login kopieren

Eine weitere mögliche Fehlerursache könnten Leerzeichen in den Spaltennamen sein. Um dies zu vermeiden, können Sie mit der Methode str.strip() Leerzeichen aus den Spaltennamen entfernen:

dataframe.columns = dataframe.columns.str.strip()
Nach dem Login kopieren

Überprüfen Sie außerdem, ob Ihre Daten das richtige Trennzeichen haben. Wenn die Daten nicht durch Kommas getrennt sind (Standardeinstellung), können Sie beim Lesen der CSV-Datei das Trennzeichen mithilfe des Parameters sep angeben:

dataframe = pd.read_csv("file.csv", sep=";")
Nach dem Login kopieren

In einigen Fällen sind die Spaltennamen des Datenrahmens möglicherweise nicht explizit definiert , was zu unbenannten Spalten führt. Sie können auf solche Spalten über ihre Indizes zugreifen, indem Sie das Indexattribut des Datenrahmens verwenden:

print(dataframe.index)
Nach dem Login kopieren

Wenn das Problem nach dem Ausprobieren dieser Methoden weiterhin besteht, sollten Sie die Daten selbst auf Anomalien untersuchen, die den Fehler verursachen könnten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebe ich „KeyError' beim Zugriff auf Pandas DataFrame-Spalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Java-Tutorial
1655
14
PHP-Tutorial
1252
29
C#-Tutorial
1226
24
Python vs. C: Anwendungen und Anwendungsfälle verglichen Python vs. C: Anwendungen und Anwendungsfälle verglichen Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python: Spiele, GUIs und mehr Python: Spiele, GUIs und mehr Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Wie viel Python können Sie in 2 Stunden lernen? Wie viel Python können Sie in 2 Stunden lernen? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Der 2-stündige Python-Plan: ein realistischer Ansatz Der 2-stündige Python-Plan: ein realistischer Ansatz Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python: Erforschen der primären Anwendungen Python: Erforschen der primären Anwendungen Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

See all articles