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索引器越界错误。使用df loc和iloc获取满足特定条件的列值

索引器越界错误是指在使用df.loc和df.iloc方法获取满足特定条件的列值时，索引超出了数据框的范围。这种错误通常发生在以下情况下：

使用df.loc方法时，指定的行或列标签不存在于数据框的索引中。
使用df.iloc方法时，指定的行或列索引超出了数据框的索引范围。

为了解决索引器越界错误，可以采取以下步骤：

确保使用的行或列标签存在于数据框的索引中。可以通过df.index和df.columns属性查看数据框的索引和列标签。
确保使用的行或列索引在数据框的索引范围内。可以通过df.shape属性获取数据框的行数和列数，然后根据需要进行调整。
检查索引器的使用方式是否正确。使用df.loc时，应该使用标签索引，例如df.loc[row_label, column_label]；使用df.iloc时，应该使用整数索引，例如df.iloc[row_index, column_index]。

以下是一些示例代码，展示如何使用df.loc和df.iloc获取满足特定条件的列值：

# 示例数据框
import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用df.loc获取满足特定条件的列值
filtered_loc = df.loc[df['Age'] > 30, 'Name']
print(filtered_loc)

# 使用df.iloc获取满足特定条件的列值
filtered_iloc = df.iloc[df['Age'].gt(30), df.columns.get_loc('Name')]
print(filtered_iloc)

在上述示例中，我们使用df.loc和df.iloc分别获取了年龄大于30的人的姓名列值。如果索引器越界错误发生，可以检查条件和索引的正确性，并根据需要进行调整。

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数据整合与数据清洗

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Python大数据之pandas快速入门(二)

[行标签, 列标签] 1）如果结果只有一行一列，结果为单个值 2）如果结果有多行一列，结果为：Series，行标签作为 Series 的索引标签 3）如果结果有一行多列，结果为：Series，列标签作为...的索引标签 df.iloc[行位置, 行位置] 结果只有一行一列，结果为单个值演示示例：示例1：获取行位置为 0, 2, 4 行的 0、1、2 列的数据示例2：获取行位置为 0, 2, 4 行的所有列的数据...1 行的列位置为 2 列的数据 china_df.iloc[[1], 2] 或 china_df.iloc[1, [2]] 或 china_df.iloc[1, 2] 4.3 loc和iloc的切片操作...和iloc实现示例实现： 1）示例1：获取 china_df 中前三行的前三列的数据，分别使用上面介绍的loc和iloc实现 # 示例1：获取 china_df 中前三行的前三列的数据，分别使用上面介绍的...数据集能够区分 DataFrame 的行列标签和行列位置编号能够获取 DataFrame 指定行列的数据 loc iloc loc和iloc的切片操作 []

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DataFrame和Series的使用

first_row = data.loc[941] first_row 3.可以通过 index 和 values属性获取行索引和值 first_row.values # 获取Series中所有的值...loc方法传入行索引，来获取DataFrame的部分数据（一行，或多行） df.loc[0] df.loc[99] df.loc[last_row_index] iloc : 通过行号获取行数据 iloc...传入的是索引的序号，loc是索引的标签使用iloc时可以传入-1来获取最后一行数据，使用loc的时候不行 loc和iloc属性既可以用于获取列数据，也可以用于获取行数据 df.loc[[行]，[列]...] df.iloc[[行]，[列]] df.loc[:,['country','year','pop']] # 获取全部的行，但每一行的列内容接受三个 df.iloc[:,[0,2,4,-1]] df.loc...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列可以通过行和列获取某几个格的元素分组和聚合运算先将数据分组对每组的数据再去进行统计计算如

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python之pandas数据筛选和csv操作

[df['a']>30] # 如果想筛选a列的取值大于30的记录,但是之显示满足条件的b，c列的值可以这么写 df[['b','c']][df['a']>30] # 使用isin函数根据特定值筛选记录。...切片操作　　df[行索引，列索引]或df[[列名1，列名2]] #使用切片操作选择特定的行 df[1:4] #传入列名选择特定的列 df[['a','c']] b. loc函数　　当每列已有column...，相当于，loc和iloc的合体。...需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称，同样在同行选择时同时出现索引和名称。...("001-")]) （3）选取特定的列 #选取特定的列 #列索引值,打印1，3列 print(df.iloc[:,1:4:2]) #列标题打印 print(df.loc[:,["Invoice Number

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Pandas基础知识

20行取列（1）df['列索引名']指定列索引名对应的一列返回的是Series类型 loc和iloc loc 通过标签（即列索引）取值 t.loc['a','b'] 取a行b列对应的值 t.loc...['a']或t.loc['a',:] 取a对应的一整行 t.loc[['a','c'],['b','d']] 多行多列 iloc 通过为止（即行索引）取值 t.iloc[3]或t.iloc[3,:...] 取第四行 t.iloc[:,2] 取第三列 t.iloc[:,[2,1]] 取第3列和第2列 t.iloc[[0,2],[2,1]] 取第1行和第3行对应的第3列和第2列 t.iloc[1:,:2]...取1之后每一行对应2之前每一列 bool索引 df[bool判断表达式] 如：df[(df['列索引名']>10) & (df['列索引名']<20 )] 取df中指定列索引对应的值中10-20之间的元素...', how='inner')内连接（默认）交集 df1.merge(df2, on='a')方法会将df1中a列的值和df2中a列的值进行比较，然后将相等的值对应的整行进行合并，而且返回的结果中只包含具有可以合并的行

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pandas(ix & iloc &loc)区别

loc——通过行标签索引行数据 iloc——通过行号索引行数据 ix——通过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 的混合）举例说明： 1、分别使用loc、iloc、ix 索引第一行的数据...（基于loc和iloc 的混合） ''' data=[[1,2,3],[4,5,6]] index=['a','b']#行号 columns=['c','d','e']#列号 df=pd.DataFrame...[0]) ''' c 1 d 2 e 3 ''' print(df.ix['a']) ''' c 1 d 2 e 3 ''' 2、分别使用loc、iloc、ix 索引第一列的数据...: '''分别使用loc、iloc、ix 索引第一列的数据''' import pandas as pd data=[[1,2,3],[4,5,6]] index=['a','b']#行号 columns...b 4 5 6 ''' 4、分别使用loc、iloc、ix 索引多列的数据: '''分别使用loc、iloc、ix 索引多列的数据''' import pandas as pd data=[[1,2,3

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【Pandas】已完美解决：AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘ix‘

一、问题背景在Pandas的早期版本中，ix 是一个方便的索引器，允许用户通过标签和整数位置来索引DataFrame的行和列。...loc 主要用于基于标签的索引，而 .iloc 则用于基于整数位置的索引。...使用 .loc 选择行和列 # 使用.loc选择第一行和第二列（'B'列） result = df.loc[0, 'B'] print(result) # 输出：4 使用 .iloc 选择行和列...（基于整数位置）如果你知道要选择的行和列的整数位置，可以使用 .iloc： # 使用.iloc选择第一行和第二列（注意这里索引是从0开始的） result = df.iloc[0, 1] # 第一行是...0，第二列（索引为1，因为从0开始计数） print(result) # 输出：4 实战场景：选择多行和多列假设我们要选择DataFrame的前两行和列 ‘A’ 与 ‘B’： # 使用.loc选择前两行和列

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Python数据分析 | Pandas核心操作函数大全

一、Pandas Series Series是一个一维的数组对象，它包含一个值序列和一个对应的索引序列。...Numpy中的一维数组也有隐式定义的整数索引，可以通过它获取元素值，而Series用一种显式定义的索引与元素关联。...Pandas中使用最频繁的核心数据结构，表示的是二维的矩阵数据表，类似关系型数据库的结构，每一列可以是不同的值类型，比如数值、字符串、布尔值等等。...=True) [a1d304698f8e1bd17df1dfa8c3d2daef.png] 2.11 pandas Dataframe处理缺失值 pandas对缺失值有多种处理办法，满足各类需求。...，如果要复杂的查找替换，可以使用map()、apply()和 applymap() data.replace(‘GD’, ‘GDS’) df.loc[df.a>50, ‘a’]=888 [90fbf8185bfdf12b71ecae2a2a7b5c10

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pandas中ix的使用详细讲解

因此，本篇博客通过例子的解释试图来描述清楚ix，尤其是与iloc和loc的联系。...首先，再次介绍这三种方法的概述： locgets rows (or columns) with particularlabelsfrom the index. loc从索引中获取具有特定标签的行（或列）...这是由于ix的复杂特点可能使ix使用起来有些棘手：如果索引是整数类型，则ix将仅使用基于标签的索引，而不会回退到基于位置的索引。如果标签不在索引中，则会引发错误。...正如我们在ix的特点1所说的那样，如果索引只有整数类型，那么ix仅使用基于标签的索引，而不会回退到基于位置的索引。如果标签不在索引中，则会引发错误。...和其它的一个方法就可以实现上述功能： df.iloc[:df.index.get_loc('c') + 1, :4] x y z 8 a NaN NaN NaN NaN b NaN NaN NaN

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

以下是使用 .loc 获取多个项（使用 mask）和使用固定索引获取单个项的推荐访问方法： In [385]: dfc = pd.DataFrame({'a': ['one', 'one', 'two'...注意在应用可调用对象之前，将元组键解构为行（和列）索引，因此无法从可调用对象中返回元组以索引行和列。从具有多轴选择的对象中获取值使用以下表示法（以.loc为例，但.iloc也适用）。...注意对于.iloc索引，不支持从可调用返回元组，因为在应用可调用之前会发生行和列索引的元组解构。...如果索引器是布尔 Series，则会引发错误。例如，在以下示例中，df.iloc[s.values, 1] 是可以的。布尔索引器是一个数组。...你可以获取列b的值在列a和c的值之间的帧的值。

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来看看数据分析中相对复杂的去重问题

如果重复的那些行是每一列懂相同的，删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了，这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了，例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值，然后选择根据哪些列进行去重就好...特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条，而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。...: one=df.loc[df['uid']==u] #获取所有uid等于u的行，之后只会保存一行 #在这里写if然后只保留一行，然后concat到ndf上，实现只保留一行 olst...指定根据哪些列去重，默认是根据所有列，也就是当两行的所有列都一样时满足去重条件； keep有三种选择：{‘first’, ‘last’, False}，first和last分别对应选重复行中的第一行、最后一行...，false是删除所有的重复值，例如上面例子中的df根据name去重且keep填false的话，就只剩name等于d的行了； inplace是指是否应用于原表，通常建议选择默认的参数False，然后写newdf

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Python中的数据处理利器

1.读取一行数据# 不包括表头，第一个索引值为0# 获取第一行数据，可以将其转化为list、tuple、dictprint(list(df.iloc[0])) # 转成列表print(tuple(df.iloc...指定行索引和列索引（或者列名）print(df.iloc[0]["l_data"]) # 指定行索引和列名print(df.iloc[0][2]) # 指定行索引和列索引 # 3.读取多行数据...sheet_name='multiply') # 返回一个DataFrame对象，多维数据结构print(df) # 1.iloc方法# iloc使用数字索引来读取行和列# 也可以使用iloc方法读取某一列...(df.iloc[2:4, 1:4])print(df.iloc[[1, 3], [2, 4]]) # 2.loc方法# loc方法，基于标签名或者索引名来选择print(df.loc[1:2, "title...5) # 某一列中大于5的数值为True，否则为Falseprint(df.loc[df["r_data"] > 5]) # 把r_data列中大于5，所在的行选择出来print(df.loc[df

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