


Wie behebe ich „KeyError' beim Zugriff auf Pandas DataFrame-Spalten?
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())
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()
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=";")
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)
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!

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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 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.

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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.

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 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 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.
