


Comment résoudre \'KeyError\' lors de l'accès aux colonnes Pandas DataFrame ?
Erreur : erreur de clé de table de hachage pandas
Lorsque vous essayez d'accéder à une colonne particulière à partir d'un DataFrame pandas, vous pouvez rencontrer une « KeyError » si le le nom de la colonne n'est pas présent dans le dataframe. Cette erreur se produit lorsque le nom de colonne spécifié n'existe pas dans le dataframe.
Pour résoudre ce problème, il est essentiel de vérifier que le nom de la colonne est correctement orthographié et correspond au nom réel de la colonne dans le dataframe. Vous pouvez vérifier les noms de colonnes à l'aide de l'attribut columns du dataframe, qui renvoie une liste de tous les noms de colonnes :
print(dataframe.columns.tolist())
Une autre cause potentielle de l'erreur pourrait être les espaces dans les noms de colonnes. Pour éliminer cela, vous pouvez supprimer les espaces des noms de colonnes à l'aide de la méthode str.strip() :
dataframe.columns = dataframe.columns.str.strip()
De plus, vérifiez si vos données ont le bon séparateur. Si les données ne sont pas séparées par des virgules (valeur par défaut), vous pouvez spécifier le séparateur à l'aide du paramètre sep lors de la lecture du fichier CSV :
dataframe = pd.read_csv("file.csv", sep=";")
Dans certains cas, les noms de colonnes du dataframe peuvent ne pas être explicitement définis , ce qui entraîne des colonnes sans nom. Vous pouvez accéder à ces colonnes par leurs indices en utilisant l'attribut index du dataframe :
print(dataframe.index)
Si le problème persiste après avoir essayé ces méthodes, envisagez d'examiner les données elles-mêmes pour détecter toute anomalie pouvant être à l'origine de l'erreur.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
