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解决KeyError: “Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no long

Pandas库进行数据处理时，我遇到了一个错误：​​KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer...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。...这些方法通过过滤标签或重新索引DataFrame，确保只选择存在于DataFrame中的标签。在处理大量数据时，这些方法将非常有用，并且可以提高代码的鲁棒性和可读性。...请注意，上述示例代码仅演示了如何使用两种解决方法来处理​​KeyError​​错误，并根据订单号列表筛选出相应的订单数据。实际应用中，你可以根据具体的需求和数据结构进行适当的修改和调整。

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Python weakref (弱引用 ) 教程

变量是一个对象别名，可以理解成变量是贴在对象上的一个标签，所以当执行 my_list = [1,2,3,4] 其实就是在 [1,2,3,4]这个对象上贴了一个标签 my_list，我们可以通过这个标签来找到对象...当我们把贴在对象身上的标签全部删除了，这时候python垃圾回收机制的引用计数（可以理解为贴标签计数）检测到引用此对象的次数为0，那么就触发了垃圾回收机制，销毁此对象。...当引用计数归零时，对象立即就被销毁：CPython 会在对象上调用 __del__ 方法（如果定义了），然后释放分配给对象的内存。...Out[175]: False 所以，每个引用就相当于一个标签，通过这个标签我们可以找到这个对象。一旦这些标签别撕没了，也就是对象的引用为0的时候，就出触发python的垃圾回收的机制。...在上文，我们看到，当执行 my_list=[1,2,3,4]时，这时候就相当于给对象[1,2,3,4]加了一个强引用（标签）。

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Python里最神秘的一个魔法函数

这个方法非常不起眼，用途狭窄，我几乎从未注意过它，然而，当发现它可能是上述“定律”的唯一例外情况时，我认为值得再写一篇文章来详细审视一下它。...如果用原生的 dict，并不太好实现，但是，Python 提供了一个非常好用的扩展类collections.defaultdict： 如图所示，当取不存在的 key 时，没有再报 KeyError，而是默认存入到字典中...原因是 defaultdict 在继承了内置类型 dict 之后，还定义了一个 __missing__() 方法，当 __getitem__取不存在的值时，它就会调用入参中传入的工厂函数（上例是调用 list...如此一来，当 dict 的子类（例如 defaultdict 和 Counter）在定义__missing__ 时，这个魔术方法事实上只属于该子类，也就是说，它是一个诞生于子类中的魔术方法！...4、小结 Python 的字典提供了两种取值的内置方法，即__getitem__() 和 get()，当取值不存在时，它们的处理策略是不一样的：前者会报错KeyError，而后者会返回 None。

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Python 集中的 remove（） 和 discard（）

在本文中，我们将了解 python 集以及如何在 python 集中使用 remove（） 和 discard（） 函数。 删除（） 此函数特别用于删除标签的一个特定元素（）。...在此方法中，输出永远不会显示为错误，如果要删除的元素不在数据集中，则数据将按原样显示，而无需进行任何更改，这与 remove（） 方法不同，当元素不存在时，输出将显示为错误。...使用 replace（） 函数时，如果必须删除的元素不在提供的数据中，则不会显示结果;相反，将显示错误。但是，当使用 discard（） 方法时，事情的工作方式有所不同。...如果在使用 discard（） 函数时要删除的元素不存在于数据中，则输出将完全按原样显示数据，无需任何修改，并且不会在其位置显示任何错误。...就像您不确定数据中是否存在任何特定元素并且不希望在运行代码时发生任何错误一样，请使用 discard（） 方法，这样即使在元素不存在的情况下，也可以显示输出没有任何错误。

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Python基础之(九)错误和异常

当Python检测到一个错误时，解释器就无法继续执行下去，于是抛出提示信息，即为异常。...请求一个不存在的字典关键字 IOError 输入输出错误（比如你要读的文件不存在） AttributeError 尝试访问未知的对象属性 NameError >>> bar Traceback (most...不被赋值的变量，不能再Python中存在，因为变量相当于一个标签，要把它贴到对象上才有意义。...代码编译的时候，当编译到这一句时，解释器不能讲代码转化为Python字节码，就报错。...当程序运行到某个节点的时候，就断定某个变量的值必然是什么，或者对象必然拥有某个属性等，简单说就是断定什么东西必然是什么，如果不是，就抛出异常。 #!

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·二）

当直接使用Index对象而不是通过DataFrame时，可以使用Index.set_names()来更改名称。...这允许任意索引这些，即使值不在类别中，类似于如何重新索引任何 pandas 索引。...它在邮件列表和科学 Python 社区的各个成员之间被广泛讨论。在 pandas 中，我们的一般观点是标签比整数位置更重要。因此，只有使用标准工具如 .loc 进行基于标签的索引。...这在使用numpy的ufuncs（如numpy.logical_and）时可能会导致一些问题。 参见GH 2388以获取更详细的讨论。 整数索引 具有整数轴标签的基于标签的索引是一个棘手的问题。...在邮件列表和科学 Python 社区的各个成员中已经进行了大量讨论。在 pandas 中，我们的一般观点是标签比整数位置更重要。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·一）

稍后，在讨论分组和数据透视和重塑时，我们将展示非平凡的应用程序，以说明它如何帮助构建数据进行分析。 查看食谱以获取一些高级策略。...当传递元组列表给Index构造函数时，它将尝试返回MultiIndex。以下示例演示了初始化 MultiIndexes 的不同方法。...当直接使用 Index 对象而不是通过 DataFrame 进行操作时，可以使用 Index.set_names() 来更改名称。...当传递元组列表给Index构造函数时，构造函数将尝试返回MultiIndex。以下示例演示了初始化 MultiIndexes 的不同方法。...当传递元组列表给Index构造函数时，该构造函数将尝试返回MultiIndex。以下示例演示了初始化 MultiIndexes 的不同方法。

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Python 数据类型

我们先看看定义的时候 Tuple 包含的 3 个元素： 当我们把 List 的元素 ‘A’ 和 ‘B’ 修改为 ‘X’ 和 ‘Y’ 后，Tuple 变为： 表面上看，Tuple 的元素确实变了，但其实变的不是...如果 key 不存在，会直接报错：KeyError。...为了避免 KeyError 发生，有两个办法： 使用 in 操作符来判断 key 是否存在，'Paul' in d，’Paul’ 不存在，则返回 False，存在返回 True。...可变类型与不可变类型 可变类型，值可以改变： 列表 List 字典 Dict 不可变类型，值不可以改变： 数值类型 int, long, bool, float 字符串 str 元组 tuple 值传递还是引用传递...关于 Pyhton 中函数传递参数的问题，Python 中有可变类型和不可变类型，在参数传递的时候分为两种情况： 对于不可变类型，调用自身的任意方法，并不会改变对象自身的内容，这些方法会创建新的对象并返回

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Python 中的容器 collections

nametuple 让元组变的更加易读，很容易理解代码是做什么的，同样我们也不用使用整数索引来访问一个命名元组（上面代码我们用 name 访问了 namedtuple 中的数据），这让我们的代码更加容易维护...，只是随便 dict 一下就好了，然而这样使用存在一个问题：当使用的 key 不存在的时候会报 KeyError，而 defaultdict 就比较厉害了，我们完全不需要检查 key 是否存在，所以我们能像下面这样做的随心所欲...', 'c++'], 'snow': ['c']}) 然后我们再回到“键不存在，会触发 KeyError 异常”这个问题上来，我们先来看 dict 触发 KeyError 的例子： my_dict =...{} my_dict['name']['like'] = 'python' 输出如下： KeyError: 'name' defaultdict 则用了一个非常巧妙的方式绕过了这个问题，请看下面的操作：...maxlen 的值时，最左边的数据将从队列中删除。

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【爬虫】（七）Python数据存储之MySQL（下）

上一篇关于Python和MySQL的简单联调做了学习。 这次主要是将这个过程再优化扩大点。 对教务处需要的数据都进行了处理存进数据库了。 也是对bug问题的总结。...tr、td、th、li标签分配的很奇怪。...writer.writerow(csvRow) finally: csvFile.close() 它的网页源码第一个td里面都是没用的，到后面的li标签甚至要取奇数...bug总结 KeyError： 这是在把CSV文件存进MySQL里出现的错误。 研究了好久把col列写对着啊，字典怎么会出错。 事实证明人变懒就会出错。...blank error: 之前的Python前辈们都会把Python缩进当成一个梗来玩。 可是当程序多了起来，这就真的很容易犯错。 除了这个问题，在for循环里也很容易出错。

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用 Python 编写一个模板引擎

在我看来，能够在模板中调用任意的 Python 函数非常方便。 循环 使用循环可以遍历集合或者 iterable。...-- ...使用具名参数 --> {% call log 'here' verbosity='debug' %} 原理 在探索引擎是如何编译和渲染模板之前，我们需要了解下在内存中如何表示一个编译好的模板...当一个 Node 创建了一个新的作用域（scope）的时候，会调用 enter_scope，当退出作用域时，会调用 exit_scope。关于作用域，下面会讲到。...在编译时，我们记录当前的作用域，并且把新的节点作为作为当前作用域的子节点。一旦遇到一个正确的关闭标签，关闭当前作用域，并且从作用域栈中把当前作用域 pop 出来，使用栈顶作为新的作用域。...可以使用使用 ast.literal_eval 函数，它可以安全的执行包含了 Python 代码的字符串。

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Nature：哈佛&牛津开发基因致病性预测模型，现已成功预测3600万个致命基因突变

然而，全体人类的基因变异体数量远超现有的探测技术，甚至仅仅是不同个体的蛋白质区编码也会展现出巨大的差异性。 因此，超过98%的基因变异给人体带来的影响依旧是未知且无法预测的。...但这些模型往往是在经过标注的临床数据集上进行有监督学习，一旦进入现实场景，标签偏差、标签稀疏以及噪音就会造成其准确率的下降，并不能作为基因变异体分类的可靠依据。...这种相对可能性被称为“进化指数”，与临床标签进行比较后发现，区分致病性和良性标签的数值在不同的蛋白质中是一致的，这说明无监督的方法能够有效推断致病性。...在预先确定已知的已标注临床数据的预测上，其效果优于同类计算模型： 那么这样一个AI计算模型与用于预测致病性的经典方法——深度突变扫描实验（Deep Mutational Scan Experiment）相比效果又如何呢...对比实验后可以看到，EVE模型在临床预测方面的总体表现与经典方法效果基本一致： 而当从ClinVar数据库中选择一组数量规模更大，但高质量标注较小的数据时，EVE模型的表现甚至更好： 哈佛&牛津合作出品

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图解Python变量与赋值

Python是一门独特的语言，与C语言有很大区别，初学Python很多萌新表示对变量与赋值不理解，学过C的都知道，给变量赋值时，需要先指定数据类型，同时会开辟一块内存区域，用于存储值，例如： int a...现在给变量a重新赋值 a = 2; 盒子依然是那个盒子，也就是说内存地址没有变，只是该段内存中的值变了，变成了2。 再来看： int b = a; ?...当把变量a赋值给另外一个变量b时，相当于把值拷贝了一份传递给变量b，b是新开辟的一段内存区域 而在Python中，“变量”的严格叫法是“名字(name)”，也可以理解为标签，就像我们人的姓名一样，名字就是挂在人身上的一个标签...理解了Python中的变量与赋值后，再来看函数的参数传递，如下所示： >>> def fun_a(a): ...     .... >>> g = 0 >>> fun_a(g) >>> g 0 全局变量g传递给函数fun_a时，相当于函数中的参数a也将作为标签贴在0上，随后a被重新赋值了(a=a+4)，相当于从0撕下标签a贴到4

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Python学习笔记之函数参数传递 传值还是传引用

在学完Python函数那一章节时，很自然的的就会想到Python中函数传参时传值呢？还是传引用？或者都不是？ ...但是 在Python中，一个变量可以说是内存中的一个对象的“标签”或“引用”： a = 1 ? 现在变量a指向了内存中的一个int型的对象（a相当于对象的标签）。...原来的值为1的int型对象仍然存在，但我们不能再通过a这个标识符去访问它了（当一个对象没有任何标签或引用指向它时，它就会被自动释放）。...如果我们把变量a赋给另一个变量，我们只是给当前内存中对象增加一个“标签”而已： b = a ? 综上所述，在Python中变量只是一个标签,一个标识符，它指向内存中的对象。...更确切的说，list1的第一个元素是int型，重新赋值时一个新的int对象被指定给第一个元素，但是对于list1来说，它所指的列表型对象没有变，只是列表的内容（其中一个元素）改变了。如下图： ?

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Python基础语法-函数的错误处理-常见异常类型

在Python中，可以通过异常处理机制来处理代码执行过程中出现的异常，避免程序崩溃或出现错误结果。...Python中提供了许多内置的异常类型，常见的异常类型包括：NameError当尝试访问一个未定义的变量时，会抛出NameError异常。...a = b + 1 # 抛出NameError异常，b未定义TypeError当函数或操作应用于错误类型的对象时，会抛出TypeError异常。...a = [1, 2, 3]b = a[3] # 抛出IndexError异常，超出了列表索引范围KeyError当尝试访问不存在的字典键时，会抛出KeyError异常。...a = {"name": "Alice", "age": 20}b = a["gender"] # 抛出KeyError异常，字典中不存在gender键IOError当文件输入输出操作失败时，会抛出IOError

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解决python keyerror(0)

解决Python KeyError(0) 错误当我们在处理Python字典时，有时候会遇到​​KeyError(0)​​的错误。...错误原因​​KeyError​​错误的原因是我们试图访问一个不存在的键。在Python中，字典是由键和值组成的集合，我们可以通过键来访问对应的值。...但是，当我们使用一个不存在的键来访问字典时，Python会抛出​​KeyError​​错误。...总结在处理Python字典时，我们可能会遇到​​KeyError(0)​​错误，它表示我们试图访问一个不存在的键。...这些示例代码展示了如何避免​​KeyError(0)​​错误，并根据不同的情况使用不同的解决方法来获取字典中的值。你可以根据实际需求选择适合的方法来处理字典中的键访问问题。​​

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Python 异常处理与反射机制

Python 异常处理 软件异常(Exception),是指当程序出现错误后程序的处理方法,异常机制提供了程序正常退出的安全通道.当出现错误后,程序执行的流程发生改变,程序的控制权转移到异常处理器,如序列的下标越界...、打开不存在的文件、空引用异常等,当异常被引发时,如果没有代码处理该异常,异常将被 Python 接收处理,当异常发生时 Python 解释器将输出一些相关的信息井终止程序的运行,以确保程序不会出现终止执行的情况...◆try..except◆ try..except 语句用于处理问题语句,捕获可能出现的异常. try 子句中的代码块放置可能出现异常的语句,except 子句中的代码块处理异常.当异常出现时,Python...例如当以下代码执行的时候,我们给其指定一个不存在的文件名,那么他就会报一个FileNotFoundError的异常. import os import sys open("test.txt","r")...当然了try..except语句还可以添加一个else子句,当try子句中的代码发生异常时,程序直接跳转到except子句里去执行,反之程序将执行else语句的内容,如下示范,执行除法运算时当除数为0,

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