Question

我有一个从另一个数据帧过滤掉的数据帧。它们显然具有相同的列和值，但是当我将循环应用于过滤后的列和值时，我得到一个Key错误：0，而在原始的列中没有问题。这是两个数据框：

原始的是这个：

          ISIN         ISSUE DATE    MATURITY       PRICE   
     0  AR121489 Corp  29/03/2019    29/09/2019    97.314000
     1  AR714081 Corp  29/06/2019    29/12/2019    97.014500
     2  AT452141 Corp  29/12/2019    29/06/2020    92.959000
     3  QJ100923 Corp  29/03/2020    29/09/2020    96.696222

通过这个从CSV读取的数据，我转换了数据以对其进行过滤：

df['ISSUE DATE mod'] = df['ISSUE DATE'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%d/%m/%Y'))
df['MATURITY mod'] = df['MATURITY'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%d/%m/%Y'))
df['ISSUE DATE mod'] = df['ISSUE DATE mod'].astype('datetime64[ns]').copy()
df['MATURITY mod'] =df['MATURITY mod'].astype('datetime64[ns]').copy()

然后我过滤数据框以获得该数据框：

fval = dt.date(2019,7,29)
np.datetime64(fecha_valoracion)
df2= df.loc[(tabla_info_bonos['ISSUE DATE mod'] < fval) & (df['MATURITY mod'] > fval)]

我得到了这个数据框：

     ISIN         ISSUE DATE  MATURITY     ISSUE DATE mod   MATURITY mod
0  AR121489 Corp  29/03/2019  29/09/2019     2019-03-29        2019-09-29
1  AR714081 Corp  29/06/2019  29/12/2019     2019-06-29        2019-12-29

然后，如果我对原始数据帧执行以下操作，则它可以工作，但对过滤后的数据帧则不行：

maturity = []
for i in range(len(df2['MATURITY'])):
    maturities = pd.to_datetime(df2['MATURITY'][i]).date()
    maturity.append(maturities)
OUTPUT = KeyError: 0

我怀疑问题出在过滤部分，但我不知道如何解决。任何帮助都将是完美的，我将非常感谢

Answer 1

我觉得最后的for循环有问题

maturity = []
for i in range(len(df2['MATURITY'])):
    maturities = pd.to_datetime(df2['MATURITY'][i]).date()
    maturity.append(maturities)

代替上面的代码，您能不能尝试以下类似的方法

maturity = []
for item in df2['MATURITY']:
    maturity.append(pd.to_datetime(item).date())

或者您也可以使用列表理解

maturity = [pd.to_datetime(item).date()for item in df2['MATURITY']]

Answer 2

重置数据帧的索引。过滤后的数据框的索引与原始数据框中的索引相对应。

df2 = df2.reset_index（drop = True）

关键错误：0，数据框已从另一个数据框过滤

2 个答案: