KeyError：“[columns]中没有[Index(['Company']，dtype='object')]”_没有[Index(['a'，'c']，dtype='object')]在[columns]错误中_pandas 0.24.1键错误：“[columns]中没有[Index(['A‘'B']，dtype='object')]” - 腾讯云开发者社区

', 'one'), ('qux', 'two')], dtype=object) # for a specific level In [32]: df[["foo", "qux"]].columns.get_level_values...: object In [150]: df["B"].cat.categories Out[150]: Index(['c', 'a', 'b'], dtype='object') 设置索引将创建一个...索引器必须在类别中，否则操作将引发KeyError。...中的Interval将引发KeyError。...', 'one'), ('qux', 'two')], dtype=object) # for a specific level In [32]: df[["foo", "qux"]].columns.get_level_values

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·二）

: object In [150]: df["B"].cat.categories Out[150]: Index(['c', 'a', 'b'], dtype='object') 设置索引将创建一个...中的 Interval 将引发 KeyError。...: object In [150]: df["B"].cat.categories Out[150]: Index(['c', 'a', 'b'], dtype='object') 设置索引将创建一个...索引器必须在类别中，否则操作将引发KeyError。...中的 Interval 将引发 KeyError。

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(total 14 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------...cat_columns = train.columns[train.dtypes=='object'] cat_columns Index(['city', 'gender', 'relevent_experience...', 'company_type', 'last_new_job'], dtype='object') 并对筛选出的分类型变量选择一个简单的处理方式--众数填充。...', 'company_type', 'last_new_job', 'training_hours'], dtype='object') train_impute_mode...由结果可知，没有样本平衡的数据的得到的模型得分最低，其他通过各种样本平衡策略后的数据模型得分均有提升。

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《Pandas Cookbook》第04章选取数据子集1. 选取Series数据2. 选取DataFrame的行3. 同时选取DataFrame的行和列4. 用整数和标签选取数据5. 快速选取标量6

of Alabama in Huntsville Huntsville Name: CITY, dtype: object # 使用loc切片时要注意，如果start索引再stop...: object 2....= ['SATMTMID', 'UGDS_NHPI'] college.loc[rows, columns] Out[28]: ?...# 用get_loc找到整数位置，再进行速度比较 In[41]: row_num = college.index.get_loc(cn) col_num = college.columns.get_loc...: object # 查看第4002个行索引标签 In[52]: college.index[4001] Out[52]: 'Spokane Community College' # Series和DataFrame

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解决Pandas KeyError: “None of )] are in the “问题

解决Pandas KeyError: "None of [Index([…])] are in the [columns]"问题摘要在使用Pandas处理数据时，我们可能会遇到一个常见的错误，即尝试从...DataFrame中选择不存在的列时引发的KeyError。...，我们就会收到以下错误消息： KeyError: "None of [Index(['title', 'url', 'postTime', 'viewCount', 'collectCount', 'diggCount...', 'commentCount'], dtype='object')] are in the [columns]" 原因这个错误的主要原因是我们尝试访问DataFrame中不存在的列。...数据源中没有足够的数据来生成所有预期的列。解决方案 1. 检查列名首先，确保你要选择的列名与df中的列名完全匹配，包括大小写。

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数据科学家们更换工作都有哪些特征(上)？

experience object company_size object company_type object...dtype: object test.info() RangeIndex: 2129 entries, 0 to 2128...Data columns (total 13 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------...usage: 216.4+ KB list(train.columns) ['enrollee_id', 'city', 'city_development_index', 'gender'...'city_ development _index' 城市发展指数可以查看维基百科中的名词解释 https://en.wikipedia.org/wiki/City_development_index

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关于巧克力数据集的数据分析数据读取数据预处理问题分析探索分析

'> RangeIndex: 1795 entries, 0 to 1794 Data columns (total 9 columns): Company (Maker-if known)...1794 non-null object dtypes: float64(1), int64(2), object(6) memory usage: 126.3+ KB 每个列的含义如下： Company...: 1793 entries, 0 to 1794 Data columns (total 8 columns): Company (Maker-if known) 1793 non-null...: 1793 entries, 0 to 1794 Data columns (total 8 columns): Company (Maker-if known) 1793 non-null...'> Int64Index: 1793 entries, 0 to 1794 Data columns (total 2 columns): Company Location 1793 non-null

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python基础1| 索引与切片

s.indexOut[108]: Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object') pandas DataFrame 索引 In [114]: import...: [high, low, open]Index: []In [124]: df.ix[0:0]Out[124]:Empty DataFrame Columns: [high, low, open]Index...df.loc['2'] KeyError: 'the label [2] is not in the [index]'# 索引 Int64IndexOut[172]: Int64Index([2, 3,..., dtype='object') # 此处没有报错，千万注意 index 类型In [176]: df.loc['2']Out[176]: a 1b 4Name: 2, dtype: int64...我在工程中使用matlab的矩阵和python混合使用以上对象，出现最多就是shape不对应，index，columns 错误。

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《Pandas Cookbook》第02章 DataFrame基本操作1. 选取多个DataFrame列2. 对列名进行排序3. 在整个DataFrame上操作4. 串联DataFrame方法5. 在

_engine.get_loc(key) 2443 except KeyError: pandas/_libs/index.pyx in pandas...._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas/_libs/index.c:5280)() pandas/_libs/index.pyx in pandas....# 打印列索引 In[14]: movie.columns Out[14]: Index(['color', 'director_name', 'num_critic_for_reviews', 'duration...: object 5....# 查看US News前五所最具多样性的大学在diversity_metric中的情况 In[81]: us_news_top = ['Rutgers University-Newark',

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《Pandas 1.x Cookbook · 第二版》第06章选取数据子集

State University Montgomery Name: CITY, dtype: object 使用切片提取多值： >>> city[ ......Montgomery Name: CITY, dtype: object >>> college.loc[ ......"Reid State Technical College":"Alabama State University" ... ] Series([], Name: CITY, dtype: object)..."data/college.csv", index_col="INSTNM" ... ) 使用.get_loc找到某一列的序号： >>> col_start = college.columns.get_loc...KeyError: 'Sp' 报错是因为索引没有排序，对索引做排序： >>> college = college.sort_index() 重复一开始的操作： >>> college.loc["Sp":

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Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上）

(total 3 columns): company 8 non-null object salary 9 non-null int32 age 9 non-null int32...，比如company中各个公司都有多少人主要参数： normalize （boolean, default False）返回各类的占比 sort （boolean, default True）是否对统计结果进行排序...4 B 2 C 2 Name: company, dtype: int64 # 返回占比情况 In [20]: data['company'].value_counts(normalize...=True) Out[20]: A 0.50 B 0.25 C 0.25 Name: company, dtype: float64 # 升序排列 In [21]: data['company...用法： In [23]: data.isna().any() Out[23]: company True salary False age False dtype: bool

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《Pandas Cookbook》第07章分组聚合、过滤、转换1. 定义聚合2. 用多个列和函数进行分组和聚合3. 分组后去除多级索引4. 自定义聚合函数5. 用 *args 和 **kwargs

level0 Out[15]: Index(['DIST', 'DIST', 'ARR_DELAY', 'ARR_DELAY'], dtype='object') # get_level_values(...'sum', 'mean', 'min', 'max'], dtype='object') # 一级和二级索引拼接成新的列索引 In[17]: airline_info.columns = level0...更多 # Pandas默认会在分组运算后，将所有分组的列放在索引中，as_index设为False可以避免这么做。..._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas/_libs/index.c:5210)() KeyError: 'UGDS' During handling of the..._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas/_libs/index.c:5210)() KeyError: 'UGDS' During handling of the

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Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上）

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《Pandas 1.x Cookbook · 第二版》第02章 DataFrame基础运算

"director_name", ... ] >>> movie_actor_director = movies[cols] 如果没有使用列表，则会报KeyError错误。...=shorten) >>> movies.dtypes.value_counts() float64 13 int64 3 object 12 dtype: int64 使用...."_for_reviews", "" ... ) >>> movies = movies.rename(columns=shorten) 对下面的列名进行 >>> movies.columns...Index(['color', 'director_name', 'num_critic', 'duration', 'director_fb', 'actor_3_fb', 'actor...='object') >>> cat_core = [ ...

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趣学Python数据分析：轴和索引

:denseregister object:densedtype: object In [14]: df.get_dtype_counts() # 统计列类型Out[14]: int64...1object 2dtype: int64 In [15]: df.select_dtypes(include=['int']) # 根据列类型(如为int,或者object)筛选数据Out[15...=object) In [18]: df.axesOut[18]: [Index(['p1', 'p2', 'p3'], dtype='object'), Index(['id', 'nickname'...Out[32]: Index 24id 24nickname 24register 24gender 24dtype: int64 In [33]:...dtype: object03 ---- 推荐阅读： 4 个Python数据读取的常见错误头条、阿里、快手、百度面试实录 ?

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【数说】从知乎320万用户爬取的信息分析与数据可视化

Data columns (total 15 columns): aggree_count object answer_count object article_count...object article_list object carrer object city object company...object dtypes: object(15) memory usage: 401.4+ MB 我们的df数据帧中包含了328w条数据，共计有15个字段，只有部分字段是我们感兴趣的，我们提取感兴趣的字段...', '工作体验 ', '摄影入门 ', '经济学 ', '飞机 ', '视频剪辑 '], dtype=object) 我们对在知乎上特别活跃的用户进行了统计，发现获得点赞数比较多的人...由于篇幅有限，我没有列出所有的城市，我们可以看到在前二十个城市中，排名前五的职业，都有互联网和计算机软件，另外科研这个职业在所有的城市中，只出现一次，还是在美国，我们可以大致猜测一下，去美国工作的人应该有相当一部分拥有博士背景甚至更高的学历

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知乎320万用户的信息分析与数据可视化

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从DataFrame中删除列

"abcde")) display(df) try: df.drop('b') except KeyError as ke: print(ke) a b c d...df2 = df.drop('b', axis=1) print(df2.columns) print(df.columns) # result Index(['a', 'c', 'd', 'e']..., dtype='object') Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object') 同样值得注意的是，你可以通过同时使用index和columns，同时删除行和列...首先，del df['b']有效，是因为DataFrame对象中实现了__delitem__方法，在执行del df['b']时会调用该方法。但是del df.b呢，有没有调用此方法呢？...但是，当我们执行f.d = 4的操作时，并没有在StupidFrame中所创建的columns属性中增加键为d的键值对，而是为实例f增加了一个普通属性，名称是d。

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Pandas处理大数据的性能优化技巧

(total 14 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ ---------...Company 1000000 non-null object 7 Employed 1000000 non-null bool 8 Social_Security...Columns Here"] df = pd.read_csv(dtype=dtypes, parse_dates=dates) 查询过滤常规过滤方法: %timeit df_filtered...另外就是Apply方法允许我们对DF中的序列执行任何函数。...: object 让我们比较一下标对salary 列进行标准化工时每一中迭代方法的时间吧。

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关于空难数据集的探索分析导入数据集伤亡分析机型处理时间分析

(total 13 columns): Date 5268 non-null object Time 3049 non-null object Location...: 5256 entries, 108 to 2963 Data columns (total 3 columns): year 5256 non-null object Fatalities...() year.info() Index: 98 entries, 1908 to 2009 Data columns (total...: 5256 entries, 108 to 2963 Data columns (total 3 columns): month 5256 non-null object Fatalities...: 3049 entries, 108 to 2963 Data columns (total 13 columns): Date 3049 non-null object Time

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·一）

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《Pandas 1.x Cookbook · 第二版》第06章选取数据子集

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