这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中，我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。...当我们使用列表（或其他可迭代对象）传递给.loc或[]索引器时，Pandas在查找标签时可能会遇到缺失的标签，这会导致KeyError。...希望这个示例代码能够帮助你解决实际应用中遇到的类似问题。在Pandas中，通过索引器.loc或[]可以用于查找标签。这些标签可以是行标签（索引）或列标签。...使用条件判断：df.loc[df['column'] > value] 可以使用条件判断语句来筛选行数据，返回一个DataFrame对象。列标签查找[]索引器主要用于按列标签查找数据。...需要注意的是，在Pandas中，索引器.loc和[]可以实现更灵活的选择和筛选操作，还可以使用切片操作（如df.loc[:, 'column1':'column2']）来选择连续的行或列
loc索引器仅按索引标签进行选择，这与 Python 词典的工作方式类似。 准备 .loc和。iloc与序列和数据帧一起使用。...索引器选择任一维度中的序列和数据帧的子集。...序列的逻辑与数据帧的逻辑稍有不同，实际上更为复杂。 由于其复杂性，最好避免在序列上仅使用索引运算符本身，而应使用显式的.iloc和.loc索引器。...准备 在本秘籍中，您将首先对索引进行排序，然后在.loc索引器中使用切片符号选择两个字符串之间的所有行。...准备 此秘籍复制了本章中的较早秘籍“转换 SQL 数据帧的WHERE子句”，但是利用了query方法。 此处的目标是为来自警察局或消防局的，薪水在 80 至 12 万美元之间的女性雇员筛选雇员数据。
基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！ 为了更好地学习数据分析，我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。...文章中的所有代码都会有讲解和注释，绝大部分也都会配有运行结果，酱紫的话，整篇总结篇幅量自然不小，所以我分成了上下两篇，这里是下篇。 《超全的pandas数据分析常用函数总结：上篇》 5....用append合并 data.append(data2) # 在原数据集的下方合并入新的数据集 输出结果： ?...数据提取 下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值： 单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...# 在筛选后的数据中，对money进行求和 输出结果：9.0 8.
基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！ 为了更好地学习数据分析，我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。...文章中的所有代码都会有讲解和注释，绝大部分也都会配有运行结果，酱紫的话，整篇总结篇幅量自然不小，所以我分成了上下两篇，这里是下篇。 《超全的pandas数据分析常用函数总结：上篇》 5....用append合并 data.append(data2) # 在原数据集的下方合并入新的数据集 输出结果： ?...数据提取 下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值： 单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...在筛选后的数据中，对money进行求和 输出结果：9.0 8.
数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误和异常。 本期利用之前获取的网易云音乐用户数据，来操作一番。 / 01 / 数据整合 首先读取数据。...loc方法在选择列时只能使用字符索引。...选择多列。ix、iloc、loc方法都可使用。 只不过ix和loc方法，行索引是前后都包括的，而列索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致，前包后不包。...# 筛选成年用户 print(df.query('age > 17')) # 筛选地区在河南或湖南的用户 print(df.query('(city == 430100) | (city == 410100...between方法，查询数据在某个范围的记录。
在数据分析的领域中，Python以其灵活易用的特性和丰富的库资源，成为了众多数据科学家的首选工具。在Python的数据分析流程中，数据的选择和运算是两个至关重要的步骤。...例如，使用.loc和.iloc可以根据行标签和行号来选取数据，而.query方法则允许我们根据条件表达式来筛选数据。 在数据选择的基础上，数据运算则是进一步挖掘数据内在规律的重要手段。...在NumPy中数组的索引可以分为两大类： 一是一维数组的索引； 二是二维数组的索引。 一维数组的索引和列表的索引几乎是相同的，二维数组的索引则有很大不同。...，方法可以通用 选取多行的语法为：变量名.loc[[行index1 行index2,……]] iloc（）方法 iloc的使用与loc完全类似,只不过是针对“位置(=第几个)"进行筛选。...关键技术: mean()函数能够对对数据的元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算 中位数又叫作中值,按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数,其不受异常值的影响。
df.isna().sum() 6.使用 loc 和 iloc 添加缺失值 使用 loc 和 iloc 添加缺失值，两者区别如下： loc：选择带标签 iloc：选择索引 我们首先创建 20 个随机索引进行选择...16.重置并删除原索引 在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引...df['Geography'] = df['Geography'].astype('category') 24.替换值 替换函数可用于替换数据帧中的值。...在计算时间序列或元素顺序数组中更改的百分比时，它很有用。
可以想到用groupby+apply的方法组合对重复数据分组聚合来进行筛选，结果返回需要保留数据的原数据索引（在需求3中已经重置索引）。...重复数据中需保留的行索引 kp_index = dup_mrg.groupby(['id','time']).apply(dup_check) # 重复数据中需去掉的行索引 drp_index = dup_mrg.loc...最后我们再通过loc筛选从原始数据df中筛选掉这些需要去除的行索引，最终达到去重的目的。...说明：由于是机器采集的GPS数据，在采集过程中可能会因传感器问题出现一定概率的异常值，这是经常发生的，所以我们必须对数据进行异常的排查。...需求10：对非重复异常值进行剔除 与重复值去除一样，这里我们通过记录原数据索引的方式，将异常值索引所在行数据从原数据中剔除。
包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。...import pandas as pd pandas在默认情况下，如果数据集中有很多列，则并非所有列都会显示在输出显示中。...也就是说，500意味着在调用数据帧时最多可以显示500列。 默认值仅为50。此外，如果想要扩展输显示的行数。...子集选择/索引：如果要选择特定的子集，我们可以使用.loc或.iloc方法。 基本使用方法如下： df.loc[:,['Contour']]：选择'Contour'列的所有数据。...数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去的坎，通常我们收集到的数据都是不完整的，缺失值、异常值等等都是需要我们处理的，Pandas中给我们提供了多个数据清洗的函数。
data.loc[:,['列一','列四','列三']] #取出所有行多列，就把列名包裹成列表的形式。...data.loc[data['列四']==138,['列二','列三','列四']] #loc的条件筛选 可以看出行列 的索引访问支持 切片，添加逻辑判断等操作。...['a', 'c'] # 按标签信息，传入行列标签索引信息 获取具体某个数据 df.iat[1, 2] # 按位置信息，传入行列位置信息，获取具体某个数据 # 新版本中pandas中 df 似乎不能使用...需要注意的是，在访问dataframe时，访问df中某一个具体元素时需要先传入行表索引再确定列索引。 2....pandas 常用函数 pandas中的函数 一般会有两种结果，一是copy，即返回一个修改后的副本，原有的不变，二是inplace，即在原有基础上直接进行修改。
为此，我们从max_cols序列的值中收集所有唯一的学校名称。 最后，在步骤 8 中，我们使用.loc索引器根据索引标签选择行，在第一步中将其作为学校名称。 此过滤器仅适用于具有最大值的学校。...解决方法是，您偶尔会看到在同一单元格中存储了多个值的数据集。 整洁的数据可为每个单元格精确地提供一个值。 为了纠正这些情况，通常需要使用str序列访问器中的方法将字符串数据解析为多列。...准备 在本秘籍中，我们将首先使用.loc索引器将行追加到小型数据集，然后过渡到使用append方法。...最后，在第 24 步中，我们使用.loc索引器同时选择前 250 天（行）以及仅特朗普和奥巴马的列。ffill方法用于少数总统在特定日期缺少值的情况。....loc索引器在步骤 9 中选择整个 2017 年数据行。我们用该行除以在步骤 8 中找到的中位数百分比来调整该行。
其实我一开始对这两个方法很容易混淆，其实后面发现很好区分，如果需要用列名来筛选，请用loc，如果使用列索引，请用iloc。...data.loc[[2,4],['City','Country']] # 根据列索引，请用iloc # 筛选1到10行的奇数行，2到5列 data.iloc[1:10:2,2:5] # 筛选1到10...，譬如对A列使用sum()，对B列使用mean()，在SQL中其实很好实现的功能，在Pandas我们需要借助.agg()来实现 。...在Pandas中我们可以使用pandas.merge()来完成连接对操作。...()和apply()的区别： map()：是pandas.Series()的内置方法，也就是说只能用于单一列，返回的是数据是Series()格式的； apply()：可以用于单列或者多列，是对整个DataFrame
最基本的操作——批量筛选： cond = df['quantity']==1 df[cond] 行1：构造 bool 条件列 行2：把条件列传入 df[条件列] 中，基于索引对齐原则，true 对应的行将被保留...基本的筛选方式就这么多，但是为了让他们多了解一些小技巧，接下来会介绍一些比较曲折的方式 ---- 方式3 本身在 pandas 中取出某些行，其实只有一种最快速的方式，就是通过行索引取出： idx =...[0,1,2] df.loc[idx] 那么，在方式1中，通过 bool 列得到 true 对应的行，其实道理是一样： cond = df['quantity'] == 1 idx = cond.values.nonzero...idx 得到的就是 true 对应的行索引 最后，也只不过是用得到的行索引取出行而已。 df.loc[idx] 这就是所谓的索引对齐了。...此时，pandas 会出现警告信息，提醒你，"可能你的筛选出问题" ---- 推荐阅读： sql题目pandas解法(01)：筛选、all、any常用技巧 懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas
值 2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。.../pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html #删除列（销售时间，社保卡号）中为空的行 #how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除...#数据类型转换：字符串转换为日期 #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为控制NaT #format 是你原始数据中的日期的格式 salesDf.loc[:,'...，需要修改成从0到N按顺序的索引值 salesDf=salesDf.reset_index(drop=True) salesDf.head() 5.异常值处理 #通过描述指标可以看出销售数量不可以小于0...salesDf.describe() #删除异常值：通过条件判断筛选出数据 #查询条件 querySer=salesDf.loc[:,销售数量]>0 salesDf=salesDf.loc[querySer
数据导入与预处理-第6章-04pandas综合案例 1 pandas综合案例-运动员信息数据 1.1 查看数据 1.2 数据处理与分析 1 pandas综合案例-运动员信息数据 1.1 查看数据 导入数据...类对象的摘要 # 查看DataFrame类对象的摘要，包括各列数据类型、非空值数量、内存使用情况等 all_data.info() 输出为： 检测all_data中是否有重复值 # 检测all_data...中是否有重复值 all_data[all_data.duplicated().values==True] 输出为： 删除all_data中的重复值 # 删除all_data中的重复值，并重新对数据进行索引...”一列的数据 # 筛选出项目为篮球的运动员 basketball_data= all_data[all_data['项目'] == '篮球'] # 访问“出生日期”一列的数据 basketball_data...rule = (mean_data-3*std_data>ser) | (mean_data+3*std_data<ser) # 返回异常值的位置索引 index = np.arange
Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库，也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势；同时基于matplotlib，能够简便的画图。...在Pandas版本0.20.0之前使用Panel结构存储三维数组。它有很大的缺点，比如生成的对象无法直接看到数据，如果需要看到数据，需要进行索引。...# items - axis 0，每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame)。...# major_axis - axis 1，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 # minor_axis - axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列。...团队开发注意事项 浅谈密码加密 Django框架中的英文单词 Django中数据库的相关操作 DRF框架中的英文单词 重点内容回顾-DRF Django相关知识点回顾 美多商城项目导航帖
读取csv数据的时候, 使用参数index_col指定表中的列作为索引 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv...loc方法 注意：所有在loc中使用的切片全部包含右端点！...[]操作符 如果不想陷入困境，请不要在行索引为浮点时使用[]操作符，因为在Series中的浮点[]并不是进行位置比较，而是值比较，非常特殊。...和[]中相应位置都能使用布尔列表选择： 如果不加values就会索引对齐发生错误，Pandas中的索引对齐是一个重要特征，很多时候非常使用。...在选择bins的时候,bins的范围尽量将数据取值区间完全包括在内,避免因区间开闭导致取值被舍去。 math_interval.head() math_interval.values 3.
loc函数按标签值进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取 具体的使用见下： df.loc[3]按索引提取单行的数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据值df.reset_index...()重设索引df=df.set_index(‘date’)设置 date 为索引df[:‘2013’]提取 2013 之前的所有数据df.iloc[:3,:2]从 0 位置开始，前三行，前两列，这里的数据不同去是索引的标签名称...df['pr'].corr(df['m-point']) # 相关系数在 [-1, 1] 之间，接近 -1 为负相关，1 为正相关，0 为不相关 数据表的相关性分析 df.corr() 数据分组与聚合实践...，是多级索引，可以重新定义索引的数据 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Country': ['China', 'China', 'India', 'India...默认会将分组后将所有分组列放在索引中，但是可以使用 as_index=False 来避免这样。
在Numpy和Pandas中，有两个重要概念，容易混淆，一个是浅拷贝，也称为视图，另外一个是深拷贝，或者就称为拷贝。...对象，然后用它作为df的索引，就得到了按照筛选条件返回的记录。...没有能够将筛选出来的记录中的z列数值修改为0。...视图和拷贝 理解Numpy和Pandas中的视图和拷贝，是非常有必要的。因为我们有时候需要从内存中的数据中拷贝一份，有时候则需要把数据的一部分连同原数据集同时保存。...但是，要注意Pandas中的这样一种操作符：.loc[], .iloc[], .at[], and .iat 还是列举几个示例，从中看看Pandas的拷贝和视图。
04 数据访问 ? series和dataframe兼具numpy数组和字典的结构特性，所以数据访问都是从这两方面入手。同时，也支持bool索引进行数据访问和筛选。...切片类型与索引列类型不一致时，引发报错 loc/iloc，最为常用的两种数据访问方法，其中loc按标签值访问、iloc按数字索引访问，均支持单值访问或切片查询。...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数，应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程 另外，在pandas早些版本中，还存在loc和iloc的兼容结构，即...由于该方法默认是按行进行检测，如果存在某个需要需要按列删除，则可以先转置再执行该方法 异常值，判断异常值的标准依赖具体分析数据，所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法 删除，drop，接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录...pandas中的另一大类功能是数据分析，通过丰富的接口，可实现大量的统计需求，包括Excel和SQL中的大部分分析过程，在pandas中均可以实现。
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