使用python-pandas索引数据框时，无法为非唯一标签获取正确的切片绑定

Question

我有这样的数据框df：

a         b
10        2
3         1
0         0
0         4
....
# about 50,000+ rows

我希望选择df[:5, 'a']。但是当我致电df.loc[:5, 'a']时，我收到了一个错误：KeyError: 'Cannot get right slice bound for non-unique label: 5。当我调用df.loc[5]时，结果包含250行，而当我使用df.iloc[5]时只有一行。为什么会发生这种情况，如何正确索引呢？先感谢您！

Answer 1

错误讯息解释为here：if the index is not monotonic, then both slice bounds must be unique members of the index。

.loc和.iloc之间的区别在于label与基于integer position的索引 - see docs。 .loc旨在选择单个labels或slices个标签。这就是为什么.loc[5]选择index具有值250的所有行（并且错误是关于非唯一索引）的原因。相反，iloc选择第5行（0索引）。这就是为什么你只获得一行，索引值可能是5也可能不是weights = net.LW biases = net.b 。希望这有帮助！

Answer 2

要使用非唯一索引进行过滤，请尝试以下操作： df.loc [（df.index> 0）＆（df.index <2）]

Answer 3

您要解决的方式的问题是，有多个行的索引为5。因此loc属性不知道选择哪一个。要知道只是执行df.loc [5]，您将获得具有相同索引的行数。 您可以使用sort_index对其进行排序，也可以首先基于索引汇总数据，然后进行检索。 希望这会有所帮助。