控制df.at或df.loc的行为

Question

如何控制df.at()或df.loc()的行为，以便在与索引不匹配时返回KeyError或IndexError？例如：

import pandas as pd

index = ['A','B','C']
headers = [1,2,3,4]

df = pd.DataFrame(index=index,columns=headers)

df.at['A',1] = "Hello"

这会将df中适当位置的值更新为＆＃34; Hello＆＃34;。细

然而：

df.at['D',1] = "Hello"

以上在df中创建了一个新行，索引为＆＃34; D＆＃34;并投入价值。

如何控制它，以便引发异常呢？我可以将索引设置为只读吗？

Answer 1

一种方法是使用Categorical Data。请注意，这会影响任何方法，该方法尝试将项目添加到索引时，该索引在转换为Categorical时不属于索引。

df.index = pd.Series(df.index).astype('category')

# SUCCESS
df.at['C', 1] = 'Bye'

# FAIL
df.at['D', 1] = 'Hello'

你会发现：

  

KeyError ：'D'

     

TypeError ：无法将项目插入尚未成为现有类别的CategoricalIndex