如何修复：Pandas 中的 KeyError

在本文中，我们将讨论如何修复 Pandas 中的 KeyError。当我们尝试访问 DataFrame 中不存在的某些列/行标签时，会发生 Pandas KeyError 。通常，当您拼错列/行名称或在列/行名称之前或之后包含不需要的空格时，会发生此错误。

所用数据集的链接在这里

例子

Python3

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# using .read_csv method to import dataset
df = pd.read_csv('data.csv')

输出：

重现 keyError ：

Python3

# intentionally passing wrong spelling of
# the key present in dataset
df['country']

输出：

KeyError: 'country'

由于没有名称为 country 的列，我们得到一个 KeyError。

如何修复 KeyError？

我们可以通过更正密钥的拼写来简单地修复错误。如果我们不确定拼写，我们可以简单地打印所有列名的列表并进行交叉检查。

Python3

# printing all columns of the dataframe
print(df.columns.tolist())

输出：

['Country', 'Age', 'Salary', 'Purchased']

使用列的正确拼写

Python3

# printing the column 'Country'
df['Country']

输出：

0     France
1      Spain
2    Germany
3      Spain
4    Germany
5     France
6      Spain
7     France
8    Germany
9     France
Name: Country, dtype: object

如果我们想避免在传递无效键时编译器引发错误，我们可以使用 df.get('your column') 来打印列值。如果密钥无效，则不会引发错误。

Syntax :  DataFrame.get( ‘column_name’ , default = default_value_if_column_is_not_present)

Python3

# Again using incorrect spelling of the 
# column name 'Country' but this time
# we will use df.get method with default 
# value "no_country"
df.get('country', default="no_country")

输出：

'no_country'

但是当我们使用正确的拼写时，我们将得到列的值而不是默认值。

Python3

# printing column 'Country'
df.get('Country', default="no_country")

输出：

0     France
1      Spain
2    Germany
3      Spain
4    Germany
5     France
6      Spain
7     France
8    Germany
9     France
Name: Country, dtype: object