使用 .loc() 时的 Pandas KeyError [重复]

Posted 2023-02-23

【中文标题】使用 .loc() 时的 Pandas KeyError [重复]

【英文标题】：Pandas KeyError when using .loc() [duplicate]

【发布时间】：2020-10-03 16:29:04

【问题描述】：

我有一个 pandas DataFrame portfolio，它的键是日期。我正在尝试通过

访问多行

print(portfolio.loc[['2007-02-26','2008-02-06'],:]),

但出现错误

KeyError: "None of [Index(['2007-02-26', '2008-02-06'], dtype='object', name='Date')] are in the [index]"

但是，print(portfolio.loc['2007-02-26',:]) 成功返回

holdings      1094.6124
pos_diff       100.0000
cash         98905.3876
total       100000.0000
returns          0.0000
Name: 2007-02-26 00:00:00, dtype: float64

这不是一个有效的格式--> df.loc[['key1', 'key2', 'key3'], 'Column1]？

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ How are iloc, ix and loc different?

每当我这样做时，我都会使用行标签的元组，而不是列表。也许这就是问题？在 loc 的文档中有一个 df[(row1, row2), column] 示例：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/…。还有一个使用列表的示例，但在这种情况下，单个列名也在列表中......不确定它是否重要。

@Sushanth 根据帖子 df.loc[[] ] 是一个有效的表达式，但它没有解决我的错误

您能提供示例输入吗？

您应该在问题中提供df.head(7) 或者df.head(7).to_dict()。

【参考方案1】：

似乎问题在于从字符串到时间戳的类型转换。因此，解决方案是将标签集显式转换为 DateTime，然后再将它们传递给loc：

df = pd.DataFrame("a" : range(5), index = pd.date_range("2020-01-01", freq="1D", periods=5))
print(df) 

==> 
            a
2020-01-01  0
2020-01-02  1
2020-01-03  2
2020-01-04  3
2020-01-05  4

try:
    df.loc[["2020-01-01", "2020-01-02"], :]    
except Exception as e:
    print (e) 

 ==>
"None of [Index(['2020-01-01', '2020-01-02'], dtype='object')] are in the [index]"

# But - if you convert the labels to datetime before calling loc, 
# it works fine. 
df.loc[pd.to_datetime(["2020-01-01", "2020-01-02"]), :]

===>
            a
2020-01-01  0
2020-01-02  1

【讨论】：

成功了，谢谢！但是如果我在单个日期调用 .loc() 而不使用 to_datetime()，就像我上面的例子一样，为什么它不返回返回错误？

我不确定 - 但我认为它可以自动转换字符串，但不能用于字符串列表。

顺便说一句 - 如果这解决了您的问题，您介意将其标记为后代接受吗？

我明白了。当然，我标记了它