Question

这个问题很奇怪，因为我知道如何做某事，但我不知道为什么我不能这样做。

假设简单的数据框：

import pandasas pd
a = pd.DataFrame([[0,1], [2,3]])

我可以非常轻松地对此数据框进行切片，第一列为a[[0]]，第二列为a[[1]]。简单不是吗？

现在，让我们拥有更复杂的数据框架。这是我的代码的一部分：

var_vec = [i for i in range(100)]
num_of_sites = 100
row_names = ["_".join(["loc", str(i)]) for i in 
             range(1,num_of_sites + 1)]
frame = pd.DataFrame(var_vec, columns = ["Variable"], index = row_names)
spec_ab = [i**3 for i in range(100)]
frame[1] = spec_ab

数据框frame也是pandas DataFrame，例如a。我很容易将第二列作为frame[[1]]。但是当我尝试frame[[0]]时，我收到了一个错误：

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-55-0c56ffb47d0d>", line 1, in <module>
    frame[[0]]

  File "C:\Users\Robert\Desktop\Záloha\WinPython-64bit-3.5.2.2\python-    3.5.2.amd64\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 1991, in __getitem__
    return self._getitem_array(key)

  File "C:\Users\Robert\Desktop\Záloha\WinPython-64bit-3.5.2.2\python-    3.5.2.amd64\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2035, in     _getitem_array
    indexer = self.ix._convert_to_indexer(key, axis=1)

  File "C:\Users\Robert\Desktop\Záloha\WinPython-64bit-3.5.2.2\python-    3.5.2.amd64\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1184, in     _convert_to_indexer
    indexer = labels._convert_list_indexer(objarr, kind=self.name)

  File "C:\Users\Robert\Desktop\Záloha\WinPython-64bit-3.5.2.2\python-    3.5.2.amd64\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py", line 1112, in     _convert_list_indexer
    return maybe_convert_indices(indexer, len(self))

  File "C:\Users\Robert\Desktop\Záloha\WinPython-64bit-3.5.2.2\python-    3.5.2.amd64\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1856, in     maybe_convert_indices
    raise IndexError("indices are out-of-bounds")

IndexError: indices are out-of-bounds

我仍然可以使用frame.iloc[:,0]，但问题是我不明白为什么我不能使用[[]]的简单切片？如果有帮助，我会使用winpython spyder 3.

Answer 1

使用您的代码：

import pandas as pd

var_vec = [i for i in range(100)]
num_of_sites = 100
row_names = ["_".join(["loc", str(i)]) for i in 
             range(1,num_of_sites + 1)]
frame = pd.DataFrame(var_vec, columns = ["Variable"], index = row_names)
spec_ab = [i**3 for i in range(100)]
frame[1] = spec_ab

如果你要打印出“框架”，你会得到：

    Variable    1
loc_1   0       0
loc_2   1       1
loc_3   2       8
loc_4   3       27
loc_5   4       64
loc_6   5       125
......

因此问题的原因变得明显，你没有名为'0'的列。在第一行，您指定一个名为var_vec的lista。在第4行，您可以从该列表中创建一个数据框，但是您可以指定索引值和列名称（通常这是一种很好的做法）。第一个示例中的数字列名称“0”，“1”，...仅在您未指定列名时发生，而不是列位置索引器。

如果您想按位置访问列，您可以：

df[df.columns[0]]

会发生什么，是否获得了df列的列表，并选择了术语“0”并将其作为参考传递给df。

希望能帮助您理解

编辑：

另一种方式（更好）将是：

df.iloc[:,0]

其中“：”代表所有行。（也用从0到行范围的数字索引）

获取Pandas DataFrame第一列

1 个答案: