Question

KeyError帖子的解决方案都没有解决我的问题因此这个问题：

我在Pandas DataFrame中有以下列：

df['EventDate']

0        26-12-2016
1        23-12-2016
2        16-12-2016
3        15-12-2016
4        11-12-2016
5        10-12-2016
6        07-12-2016

现在我尝试拆分日期，并使用以下命令将年份的最后四个值提取到另一个系列中：

trial=df["EventDate"].str.split("-",2,expand=True)

现在使用第三个索引值，我可以获得整个值：

df.year=trial[2]

立即检查年份列的数据类型：

type(df.year)
Out[80]: pandas.core.series.Series

是的，Pandas系列通过试用[2]代码转移到df.year

print(trial[2])
0        2016
1        2016
2        2016
3        2016
4        2016

现在我正在尝试Groupby the Year列，这就是我收到错误的地方：

yearwise=df.groupby('year')

Traceback (most recent call last):

File "<ipython-input-81-cf39b80933c4>", line 1, in <module>
yearwise=df.groupby('year')

File "C:\WINPYTH\python-3.5.4.amd64\lib\site-
packages\pandas\core\generic.py", line 4416, in groupby
**kwargs)

 File "C:\WINPYTH\python-3.5.4.amd64\lib\site-
 packages\pandas\core\groupby.py", line 1699, in groupby
 return klass(obj, by, **kwds)

File "C:\WINPYTH\python-3.5.4.amd64\lib\site-
packages\pandas\core\groupby.py", line 392, in __init__
mutated=self.mutated)

File "C:\WINPYTH\python-3.5.4.amd64\lib\site-
packages\pandas\core\groupby.py", line 2690, in _get_grouper
raise KeyError(gpr)

KeyError: 'year'

是否可以帮助解决此KeyError并获取Year列的Groupby值？

很早就感谢你的回答。

Answer 1

这里的根本误解是你认为在做什么

df.year = ...

在year中创建一个名为df的列，但不为真！观察：

print(df)

         Col1
0  26-12-2016
1  23-12-2016
2  16-12-2016
3  15-12-2016
4  11-12-2016
5  10-12-2016
6  07-12-2016

df.year = df.Col1.str.split('-', 2, expand=True)[2]

print(type(df.year))
pandas.core.series.Series

print(df) # where's 'year'??

         Col1
0  26-12-2016
1  23-12-2016
2  16-12-2016
3  15-12-2016
4  11-12-2016
5  10-12-2016
6  07-12-2016

那么，df.year是什么？它是df的属性，与列不同。在python中，您可以使用dot表示法分配属性，因此这可以在不抛出错误的情况下工作。您可以打印出df.__dict__

来确认

print(df.__dict__)

{ ...
 'year': 0    2016
 1    2016
 2    2016
 3    2016
 4    2016
 5    2016
 6    2016
 Name: 2, dtype: object}

如果要实际分配给列，则需要使用[...]索引语法，如下所示：

df['year'] = df.Col1.str.split('-', 2, expand=True)[2]
print(df)

         Col1  year
0  26-12-2016  2016
1  23-12-2016  2016
2  16-12-2016  2016
3  15-12-2016  2016
4  11-12-2016  2016
5  10-12-2016  2016
6  07-12-2016  2016

尝试访问pandas数据帧中新分配的列时的KeyError

1 个答案: