索引器越界错误。使用df loc和iloc获取满足特定条件的列值

索引器越界错误是指在使用df.loc和df.iloc方法获取满足特定条件的列值时，索引超出了数据框的范围。这种错误通常发生在以下情况下：

1. 使用df.loc方法时，指定的行或列标签不存在于数据框的索引中。
2. 使用df.iloc方法时，指定的行或列索引超出了数据框的索引范围。

为了解决索引器越界错误，可以采取以下步骤：

1. 确保使用的行或列标签存在于数据框的索引中。可以通过df.index和df.columns属性查看数据框的索引和列标签。
2. 确保使用的行或列索引在数据框的索引范围内。可以通过df.shape属性获取数据框的行数和列数，然后根据需要进行调整。
3. 检查索引器的使用方式是否正确。使用df.loc时，应该使用标签索引，例如df.loc[row_label, column_label]；使用df.iloc时，应该使用整数索引，例如df.iloc[row_index, column_index]。

以下是一些示例代码，展示如何使用df.loc和df.iloc获取满足特定条件的列值：

# 示例数据框
import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用df.loc获取满足特定条件的列值
filtered_loc = df.loc[df['Age'] > 30, 'Name']
print(filtered_loc)

# 使用df.iloc获取满足特定条件的列值
filtered_iloc = df.iloc[df['Age'].gt(30), df.columns.get_loc('Name')]
print(filtered_iloc)

在上述示例中，我们使用df.loc和df.iloc分别获取了年龄大于30的人的姓名列值。如果索引器越界错误发生，可以检查条件和索引的正确性，并根据需要进行调整。

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