suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWie behebe ich „KeyError' beim Zugriff auf Pandas DataFrame-Spalten?

How to Resolve 'KeyError' When Accessing Pandas DataFrame Columns?

Fehler: Pandas-Hashtable-Schlüsselfehler

Beim Versuch, über einen Pandas-DataFrame auf eine bestimmte Spalte zuzugreifen, kann ein „KeyError“ auftreten, wenn der Der Spaltenname ist im Datenrahmen nicht vorhanden. Dieser Fehler tritt auf, wenn der angegebene Spaltenname nicht im Datenrahmen vorhanden ist.

Um dieses Problem zu beheben, muss unbedingt überprüft werden, ob der Spaltenname richtig geschrieben ist und mit dem tatsächlichen Spaltennamen im Datenrahmen übereinstimmt. Sie können die Spaltennamen mithilfe des Attributs columns des Datenrahmens überprüfen, das eine Liste aller Spaltennamen zurückgibt:

print(dataframe.columns.tolist())

Eine weitere mögliche Fehlerursache könnten Leerzeichen in den Spaltennamen sein. Um dies zu vermeiden, können Sie mit der Methode str.strip() Leerzeichen aus den Spaltennamen entfernen:

dataframe.columns = dataframe.columns.str.strip()

Überprüfen Sie außerdem, ob Ihre Daten das richtige Trennzeichen haben. Wenn die Daten nicht durch Kommas getrennt sind (Standardeinstellung), können Sie beim Lesen der CSV-Datei das Trennzeichen mithilfe des Parameters sep angeben:

dataframe = pd.read_csv("file.csv", sep=";")

In einigen Fällen sind die Spaltennamen des Datenrahmens möglicherweise nicht explizit definiert , was zu unbenannten Spalten führt. Sie können auf solche Spalten über ihre Indizes zugreifen, indem Sie das Indexattribut des Datenrahmens verwenden:

print(dataframe.index)

Wenn das Problem nach dem Ausprobieren dieser Methoden weiterhin besteht, sollten Sie die Daten selbst auf Anomalien untersuchen, die den Fehler verursachen könnten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebe ich „KeyError' beim Zugriff auf Pandas DataFrame-Spalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Warum sind Arrays im Allgemeinen speichereffizienter als Listen für das Speichern numerischer Daten?Warum sind Arrays im Allgemeinen speichereffizienter als Listen für das Speichern numerischer Daten?May 05, 2025 am 12:15 AM

ARRAYSAREGENERARYMOREMORY-effizientesThanlistsforstoringNumericalDataduetototototheirfixed-SizenReanddirectMemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontuTouNDdirectMemoryAccess.

Wie können Sie eine Python -Liste in ein Python -Array konvertieren?Wie können Sie eine Python -Liste in ein Python -Array konvertieren?May 05, 2025 am 12:10 AM

ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Können Sie verschiedene Datentypen in derselben Python -Liste speichern? Geben Sie ein Beispiel an.Können Sie verschiedene Datentypen in derselben Python -Liste speichern? Geben Sie ein Beispiel an.May 05, 2025 am 12:10 AM

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Was ist der Unterschied zwischen Arrays und Listen in Python?Was ist der Unterschied zwischen Arrays und Listen in Python?May 05, 2025 am 12:06 AM

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

Welches Modul wird gewöhnlich verwendet, um Arrays in Python zu erstellen?Welches Modul wird gewöhnlich verwendet, um Arrays in Python zu erstellen?May 05, 2025 am 12:02 AM

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

Wie können Sie Elemente an eine Python -Liste anhängen?Wie können Sie Elemente an eine Python -Liste anhängen?May 04, 2025 am 12:17 AM

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

Wie erstellt man eine Python -Liste? Geben Sie ein Beispiel an.Wie erstellt man eine Python -Liste? Geben Sie ein Beispiel an.May 04, 2025 am 12:16 AM

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

Diskutieren Sie reale Anwendungsfälle, in denen eine effiziente Speicherung und Verarbeitung numerischer Daten von entscheidender Bedeutung ist.Diskutieren Sie reale Anwendungsfälle, in denen eine effiziente Speicherung und Verarbeitung numerischer Daten von entscheidender Bedeutung ist.May 04, 2025 am 12:11 AM

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

Dreamweaver Mac

Dreamweaver Mac

Visuelle Webentwicklungstools

PHPStorm Mac-Version

PHPStorm Mac-Version

Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors

Der beliebteste Open-Source-Editor

Sicherer Prüfungsbrowser

Sicherer Prüfungsbrowser

Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.