ValueError：传递的项目数量错误 - 含义和建议？

Question

我收到错误： ValueError: Wrong number of items passed 3, placement implies 1，我正在努力弄清楚我在哪里以及如何开始解决这个问题。

我真的不明白错误的含义;这让我很难排除故障。我还包括了在我的Jupyter Notebook中触发错误的代码块。

数据难以附加;所以我不是在寻找任何人试图为我重新创建这个错误。我只想找到一些关于如何解决这个错误的反馈。

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   1944             try:
-> 1945                 return self._engine.get_loc(key)
   1946             except KeyError:

pandas\index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas\index.c:4154)()

pandas\index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas\index.c:4018)()

pandas\hashtable.pyx in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\hashtable.c:12368)()

pandas\hashtable.pyx in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\hashtable.c:12322)()

KeyError: 'predictedY'

During handling of the above exception, another exception occurred:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py in set(self, item, value, check)
   3414         try:
-> 3415             loc = self.items.get_loc(item)
   3416         except KeyError:

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   1946             except KeyError:
-> 1947                 return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))
   1948 

pandas\index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas\index.c:4154)()

pandas\index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas\index.c:4018)()

pandas\hashtable.pyx in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\hashtable.c:12368)()

pandas\hashtable.pyx in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\hashtable.c:12322)()

KeyError: 'predictedY'

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-95-476dc59cd7fa> in <module>()
     26     return gp, results
     27 
---> 28 gp_dailyElectricity, results_dailyElectricity = predictAll(3, 0.04, trainX_dailyElectricity, trainY_dailyElectricity, testX_dailyElectricity, testY_dailyElectricity, testSet_dailyElectricity, 'Daily Electricity')

<ipython-input-95-476dc59cd7fa> in predictAll(theta, nugget, trainX, trainY, testX, testY, testSet, title)
      8 
      9     results = testSet.copy()
---> 10     results['predictedY'] = predictedY
     11     results['sigma'] = sigma
     12 

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __setitem__(self, key, value)
   2355         else:
   2356             # set column
-> 2357             self._set_item(key, value)
   2358 
   2359     def _setitem_slice(self, key, value):

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _set_item(self, key, value)
   2422         self._ensure_valid_index(value)
   2423         value = self._sanitize_column(key, value)
-> 2424         NDFrame._set_item(self, key, value)
   2425 
   2426         # check if we are modifying a copy

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in _set_item(self, key, value)
   1462 
   1463     def _set_item(self, key, value):
-> 1464         self._data.set(key, value)
   1465         self._clear_item_cache()
   1466 

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py in set(self, item, value, check)
   3416         except KeyError:
   3417             # This item wasn't present, just insert at end
-> 3418             self.insert(len(self.items), item, value)
   3419             return
   3420 

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py in insert(self, loc, item, value, allow_duplicates)
   3517 
   3518         block = make_block(values=value, ndim=self.ndim,
-> 3519                            placement=slice(loc, loc + 1))
   3520 
   3521         for blkno, count in _fast_count_smallints(self._blknos[loc:]):

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py in make_block(values, placement, klass, ndim, dtype, fastpath)
   2516                      placement=placement, dtype=dtype)
   2517 
-> 2518     return klass(values, ndim=ndim, fastpath=fastpath, placement=placement)
   2519 
   2520 # TODO: flexible with index=None and/or items=None

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py in __init__(self, values, placement, ndim, fastpath)
     88             raise ValueError('Wrong number of items passed %d, placement '
     89                              'implies %d' % (len(self.values),
---> 90                                              len(self.mgr_locs)))
     91 
     92     @property

ValueError: Wrong number of items passed 3, placement implies 1

我的代码如下：

def predictAll(theta, nugget, trainX, trainY, testX, testY, testSet, title):

    gp = gaussian_process.GaussianProcess(theta0=theta, nugget =nugget)
    gp.fit(trainX, trainY)

    predictedY, MSE = gp.predict(testX, eval_MSE = True)
    sigma = np.sqrt(MSE)

    results = testSet.copy()
    results['predictedY'] = predictedY
    results['sigma'] = sigma

    print ("Train score R2:", gp.score(trainX, trainY))
    print ("Test score R2:", sklearn.metrics.r2_score(testY, predictedY))

    plt.figure(figsize = (9,8))
    plt.scatter(testY, predictedY)
    plt.plot([min(testY), max(testY)], [min(testY), max(testY)], 'r')
    plt.xlim([min(testY), max(testY)])
    plt.ylim([min(testY), max(testY)])
    plt.title('Predicted vs. observed: ' + title)
    plt.xlabel('Observed')
    plt.ylabel('Predicted')
    plt.show()

    return gp, results

gp_dailyElectricity, results_dailyElectricity = predictAll(3, 0.04, trainX_dailyElectricity, trainY_dailyElectricity, testX_dailyElectricity, testY_dailyElectricity, testSet_dailyElectricity, 'Daily Electricity')

Answer 1

一般来说，错误ValueError: Wrong number of items passed 3, placement implies 1表明你试图将太多的鸽子放在太少的鸽笼中。在这种情况下，等式右边的值

results['predictedY'] = predictedY

试图把3＆＃34;事情＆＃34;进入一个只允许一个的容器。由于左侧是数据框列，并且可以接受该（列）维上的多个项目，因此您应该看到另一个维度上的项目太多。

在这里，您似乎正在使用sklearn进行建模，这是gaussian_process.GaussianProcess()来自的地方（我猜测，但是如果这是错误的话，请更正我并修改问题）。

现在，您可以在此处生成 y 的预测值：

predictedY, MSE = gp.predict(testX, eval_MSE = True)

但是，正如我们在the documentation for GaussianProcess中看到的那样，predict()会返回两个项目。第一个是 y ，它是类似数组（强调我的）。这意味着它可以有多个维度，或者，对于像我这样厚实的人来说，它可以有多个列 - 看它可以返回(n_samples, n_targets)，这取决于{{1} }，可以是testX（只是为了选择数字）。因此，您的(1000, 3)可能包含3列。

如果是这样的话，当你试图用三个＆＃34;列＆＃34;在一个数据帧列中，您传递的是3个只适合1的项目。

Answer 2

不确定这是否与您的问题有关，但将来可能与其他人有关：我有一个类似的错误。原来df为空（行数为零），这就是导致我的命令错误的原因。

Answer 3

因此 ValueError：错误的项目数传递 3，放置意味着当您传递给许多参数但方法仅支持少数参数时发生 1。例如 -

df['First_Name', 'Last_Name'] = df['Full_col'].str.split(' ', expand = True)

在上面的代码中，我试图将 Full_col 拆分为两个子列名称作为 -First_Name 和 Last_Name，所以在这里我会收到错误，因为我只传递了一个参数的列而不是列列表.

为了避免这种情况 - 使用另一个子列表

df[['First_Name', 'Last_Name']] = df['Full_col'].str.split(' ', expand = True)

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Answer 4

此错误的另一个原因是当您在有两列同名的 DataFrame 上应用函数时。

Answer 5

只需将其添加为答案：嵌套方法和错误放置的封闭括号也会引发此错误，例如：

march15_totals= march15_t.assign(sum_march15_t=march15_t[{"2021-03-15","2021-03-16","2021-03-17","2021-03-18","2021-03-19","2021-03-20","2021-03-21"}]).sum(axis=1)

与（正确）版本对比： march15_totals= march15_t.assign(sum_march15_t=march15_t[{"2021-03-15","2021-03-16","2021-03-17","2021-03-18","2021-03-19","2021-03-20","2021-03-21"}].sum(axis=1))

这对你们大多数人来说可能是常识，但我很困惑，直到我意识到我的错误。

Answer 6

for i in range(100):
try:
  #Your code here
  break
except:
  continue

这个对我有用。