python - 标签不在[index]中

Posted 2021-05-06

我正在使用for循环来创建一个函数，通过查看每行中的方向值，返回基于条件的方向。我已将整个数据集拆分为两个。我在用：

def dir_func(df):
for i in df.index:
    if df.loc[i,'dir_1'] == ['E' or 'NE' or 'SE']:
        df.loc[i,'dir_fin'] = 'E'
    elif df.loc[i,'dir_1'] == ['W' or 'NW' or 'SW']:
        df.loc[i,'dir_fin'] = 'W'
    else:
        if df.loc[i,'dir_2'] == ['E' or 'NE' or 'SE']:
            df.loc[i,'dir_fin'] = 'E' 
        elif df.loc[i,'dir_2'] == ['W' or 'NW' or 'SW']:
            df.loc[i,'dir_fin'] = 'W'
        else:
            if (pd.Series(df.loc[i,'loc_01']).str.contains(
                ("sEBs" or "sEasts" or "sEastbound" or "sEs"),case=False) 
            | pd.Series(speed_overspeed.loc[i,'loc_02']).str.contains(
                ("sEBs" or "sEasts" or "sEastbound" or "sEs"),case=False)).bool()==True:
                df.loc[i,'dir_fin'] = 'E' 
            elif (pd.Series(df.loc[i,'loc_01']).str.contains(
                ("sWBs" or "sWests" or "sWestbound" or "sWs"),case=False) 
            | pd.Series(speed_overspeed.loc[i,'loc_02']).str.contains(
                ("sWBs" or "sWests" or "sWestbound" or "sWs"),case=False)).bool()==True:
                df.loc[i,'dir_fin'] = 'W' 
            else:
                df.loc[i,'dir_fin'] = 'NA'

迭代。

此函数适用于我的第一个分割数据集，但当我尝试将其应用于第二个数据集时，它返回：

KeyError：'标签[891]不在[index]中

但是，当我查看＃891值时，它实际上返回一个带有值的行。

我想知道是否有人可以帮我解决这个问题，我将非常感激。

非常感谢！

答案

我认为你应该理解（在python 3.x中）的结果

df.loc[i,'dir_1'] == ('E' or 'NE' or 'SE')

除非df.loc [i，'dir_1']实际上等于'E'，否则总是会是False

因此，if语句应该改为类似的

 if df.loc[i,'dir_1'] in ['E', 'NE', 'SE']:

同样，您可以在最后一个比较语句中使用in。

最终的功能是：

def dir_func(df):
for i in df.index:
    if df.loc[i,'dir_1'] in ['E', 'NE', 'SE']:
        df.loc[i,'dir_fin'] = 'E'
    elif df.loc[i,'dir_1'] in ['W', 'NW', 'SW']:
        df.loc[i,'dir_fin'] = 'W'
    else:
        if df.loc[i,'dir_2'] in ['E', 'NE', 'SE']:
            df.loc[i,'dir_fin'] = 'E' 
        elif df.loc[i,'dir_2'] in ['W', 'NW', 'SW']:
            df.loc[i,'dir_fin'] = 'W'
        else:
            if (df.loc[i,'loc_01'].lower() in ("sebs", "seasts", "seastbound", "ses")) or (speed_overspeed.loc[i,'loc_02'] in ("sebs", "seasts", "seastbound", "ses")):
                df.loc[i,'dir_fin'] = 'E' 
            elif (df.loc[i,'loc_01'].lower() in ("swbs", "swests", "swestbound", "sws")) or (speed_overspeed.loc[i,'loc_02'] in ("swbs", "swests", "swestbound", "sws")):
                df.loc[i,'dir_fin'] = 'W' 
            else:
                df.loc[i,'dir_fin'] = 'NA'