Pandas: 'कॉलम' इंडेक्स में नहीं है, लेकिन यह नरक है। एक बग की तरह लगता है ...

@abutremutante : इसकी रिपोर्ट करने के लिए धन्यवाद! यह वास्तव में अजीब लगता है, लेकिन हम इस समय इसे दोहरा नहीं सकते क्योंकि हम आपका कोड नहीं चला सकते। क्या आप हमारे लिए एक पूर्ण कोड नमूना प्रदान कर सकते हैं?

साथ ही, यदि आप अपने प्रारंभिक अंक बॉक्स में pd.show_versons का आउटपुट प्रदान कर सकते हैं, तो यह बहुत अच्छा होगा।

नमस्ते! जवाब के लिए धन्यवाद।
मैं इसे जीथब पर सार्वजनिक नहीं करना चाहूंगा। क्या मैं इसे आप लोगों को ईमेल से भेज सकता हूँ?

एम 17 पहले डी डी 2017, à (रों) 19:38, gfyoung [email protected] escreveu:

@abutremutante https://github.com/abutremutante : इसकी रिपोर्ट करने के लिए धन्यवाद! यह वास्तव में अजीब लगता है, लेकिन हम इस समय इसे दोहरा नहीं सकते क्योंकि हम आपका कोड नहीं चला सकते। क्या आप हमारे लिए एक पूर्ण कोड नमूना प्रदान कर सकते हैं?

साथ ही, यदि आप अपने प्रारंभिक अंक बॉक्स में pd.show_versons का आउटपुट प्रदान कर सकते हैं, तो यह बहुत अच्छा होगा।

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आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपका उल्लेख किया गया था।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/17275#issuecomment-323213193 पर https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ ARNqx54xVjjuQyYofj1-AEjp9NRL5AFnks5sZMD7gaJpZM4O63lz ।

अधिमानतः नहीं, क्योंकि जो कोई भी इस मुद्दे को उठाना चाहता है उसे कोड देखने की आवश्यकता होगी। क्या आप किसी भिन्न तालिका (या DataFrame ) के साथ प्रतिलिपि बनाने का प्रयास कर सकते हैं जिसमें संवेदनशील जानकारी नहीं है?

यहां कोशिश की:

पीडी . के रूप में आयात पांडा
FindCos.FindCos_Functions को ढूंढें के रूप में आयात करें #यह एक फ़ाइल है जहां मैं कुछ फ़ंक्शन लिखता हूं
आयात डेटाटाइम
पीडीबी आयात करें

लक्ष्य = find.get_full_basics (व्यवसाय = 'एसक्यूएलटेबल से चुनें *', test_mode = गलत)

CNAEs=['23.30-3-01','26','27','49.30-2-03','37.02-9-00','46.45','47.73','46.44-3-01' ]
हायर_कोस=200

CNAEs से आइटम का चयन

चयन = पीडी। डेटाफ्रेम ()
सीएनएई में मैं के लिए:
x=target.loc[target['#CNAE'].str.startswith(i) == True]
चयन = pd.concat ((चयन, x))

छानने

चयन = चयन। लोक [चयन ['कैपिटल_सोशल'] <100000000]। लोक [चयन ['situacao_cadastral'] == 'अतिवा'] \
.loc[selection['situacao_especial'].isnull() == True].loc[selection['Natureza_Juridica'] != 'EMPRESA INDIVIDUAL DE RESP.LIMITADA (DE NATUREZA EMPRESARIA)']\
.loc[selection['Natureza_Juridica'] != 'EMPRESARIO (व्यक्तिगत)']\
.loc[selection['Estado'] != 'PA'].loc[selection['Estado'] != 'AM']\
.loc[selection['Estado'] != 'RR'].loc[selection['Estado'] != 'AC'].loc[selection['Estado'] != 'RO'].loc[selection[ 'एस्टाडो'] != 'एपी']\
.loc [चयन ['एस्टाडो']! = 'टू']

दोहराव नियंत्रण

सूची = ['file.csv']
चयन = खोज। बहिष्कृत_व्यवसाय (चयन, सूची)

प्रोफाइल की जांच

समूह = चयन। समूह द्वारा ('# सीएनएई')
चयन ['प्रतिशत'] = समूह ['# सीएनएई']। परिवर्तन ('आकार')/लेन (चयन)
चयन = चयन [['# सीएनएई', 'प्रतिशत']] ड्रॉप_डुप्लिकेट ()। सॉर्ट_वैल्यू ('प्रतिशत', आरोही = गलत)
चयन ['नमूने'] = गोल (((किराया_कोस 1.05) चयन ['प्रतिशत']))

वितरण = pd.DataFrame ()
मैं के लिए Selection.index में:
नमूना = समूह। get_group (चयन ['# सीएनएई']। लोक [i])। नमूना (चयन ['नमूने']। लोक [i])
डिलीवरी = pd.concat ((डिलीवरी, नमूना))।sort_values('Capital_Social',ascending=False)#.rename(columns={'Capital_Social':'Score_Tamanho'})

सुनिश्चित करें कि रुआ वास्तव में मौजूद है

प्रिंट (डिलीवरी। कॉलम)
प्रिंट (डिलीवरी। रुआ)
प्रिंट (डिलीवरी.सेट_इंडेक्स ('cnpj')। कॉलम)
डिलीवरी = डिलीवरी। नाम बदलें (कॉलम = {'रुआ': 'रुआ'})
अगर डिलीवरी में 'रुआ' है। कॉलम:
प्रिंट ('मैं यहाँ हूँ')

समस्या रेखा

डिलीवरी = डिलीवरी। ','Complemento_endereco', 'Telefone', 'email', 'Capital_Social', 'CNAE','#CNAE','Natureza_Juridica']]

@abutremutante : धन्यवाद, लेकिन दुर्भाग्य से, यह कोड हमारे लिए प्रतिकृति योग्य नहीं है। हम import FindCos.FindCos_Functions नहीं चला सकते। खरोंच से केवल DataFrame बनाने का प्रयास करें और समस्या को दोहराएं।

साथ ही, यदि आप अपने प्रारंभिक अंक बॉक्स में pd.show_versons का आउटपुट प्रदान कर सकते हैं, तो यह बहुत अच्छा होगा।

@gfyoung : मैंने प्रारंभिक अंक बॉक्स में pd.show_versions जोड़ा।
डेटाफ़्रेम के संबंध में, यह एक बहुत लंबा डेटाफ़्रेम है। मैंने इसकी १० पहली पंक्तियों का उपयोग करने का एक csv बनाया, यहीं:

लक्ष्य = find.get_full_basics (व्यवसाय = 'चयन करें * sqltable सीमा 10 से;', test_mode = गलत)
target.to_csv('target10items.csv')

मैं इसे यहाँ संलग्न कर रहा हूँ।
target10items.csv.zip

1) क्या आप इस छोटे से DataFrame का उपयोग करके अपनी समस्या को दोहरा सकते हैं?
2) मैंने देखा है कि आप pandas बहुत पुराने संस्करण का उपयोग कर रहे हैं (अभी हम 0.20.3 हैं)। क्या आप अपग्रेड करने का प्रयास कर सकते हैं और देख सकते हैं कि क्या इससे आपकी समस्या हल हो जाती है?

'बैरो' print(delivery.columns) लिए आपके आउटपुट में नहीं है, लेकिन उस सूची में है जिसे आप set_index बाद प्रदान करते हैं। यह थोड़ा संदेहास्पद है कि उस सूची में 'रुआ' के ठीक पहले 'बैरो' दिखाई देता है। हो सकता है कि अनुपलब्ध कॉलम का चयन करने वाले त्रुटि संदेश में कोई समस्या हो?

ठीक है, मुझे लगता है कि मुद्दा यह है कि 'बैरो' वास्तव में लापता कुंजी है, लेकिन pandas 0.18.1 में एक बग था जहां त्रुटि संदेश गलत आइटम को लापता कुंजी के रूप में प्रदर्शित करता है।

निम्नलिखित कोड का उपयोग करना

import pandas as pd
import numpy as np

cols = pd.Index(['Complemento_endereço', 'cnpj', 'Data_fundação', 'Número',
   'Razão_social', 'CEP', 'situacao_cadastral', 'situacao_especial', 'Rua',
   'Nome_Fantasia', 'last_revenue_normalized', 'last_revenue_year',
   'Telefone', 'email', 'Capital_Social', 'Cidade', 'Estado',
   'Razão_social', 'name_bairro', 'Natureza_Jurídica', 'CNAE', '#CNAE',
   'CNAEs_secundários', 'Pessoas', 'percent'],
  dtype='object')
delivery = pd.DataFrame(np.random.random(size=(5, len(cols))), columns=cols)

delivery = delivery.set_index('cnpj')[['Razão_social','Nome_Fantasia','Data_fundação','CEP','Estado','Cidade','Bairro','Rua','Número','Complemento_endereço','Telefone','email','Capital_Social', 'CNAE', '#CNAE', 'Natureza_Jurídica','Pessoas' ]]

pandas 0.18.1 , मुझे निम्न त्रुटि मिलती है:

KeyError: "['Rua'] not in index"

हालांकि, pandas 0.20.3 , मुझे सही त्रुटि मिलती है:

KeyError: "['Bairro'] not in index"

आप
कील ठुका
यह
@jschendel

बहुत बहुत धन्यवाद @gfyoung

बहुत - बहुत धन्यवाद।

बंद, ऐसा लगता है कि आपकी समस्या का समाधान कर दिया गया है।

नमस्ते
मुझे समस्या को हल करने के लिए कोई वास्तविक विचार नहीं दिख रहा है, @gfyoung आप

@ wangxuesong29 क्या आपके पास न्यूनतम उदाहरण है? http://matthewrocklin.com/blog/work/2018/02/28/minimal-bug-reports

मुझे आपके जैसी ही समस्या है। मैंने देखा है कि अगर मैं ओपनऑफिस प्रोग्राम में डेटा को .csv फॉर्मेट में बदलता हूं तो त्रुटि होती है। इसके बजाय मैंने इंटरनेट से डेटा डाउनलोड किया है और मैंने डेटा को साधारण नोटपैड ++ संपादक में संपादित किया है। फिर यह सामान्य रूप से काम करता है। मुझे पता है कि शायद यह समाधान आपके मामले में मदद नहीं करता है, लेकिन हो सकता है कि आपको टेक्स्ट एडिटर या प्रोग्राम को बदलना चाहिए जो .csv फाइलों का समर्थन करता है।

त्रुटि :
पांडा संस्करण 0.23.4
एक ही समस्या है, ऊपर के समान कोड छोड़कर,

कोड चलाने के बाद मुझे मिलता है:

'पड़ोस' अनुक्रमणिका में नहीं है

कोड :
`आयात पांडा पीडी के रूप में
np . के रूप में numpy आयात करें

cols = pd.Index(['Address_Complement', 'cnpj', 'Foundation_Date', 'नंबर',
'Corporate_reason', 'CEP', 'situacao_cadastral', 'situacao_especial', 'Street',
'Fantasy_Name', 'last_revenue_normalized', 'last_revenue_year',
'फोन', 'ईमेल', 'कैपिटल_सोशल', 'सिटी', 'स्टेट',
'Corporate_reason', 'name_neighborhood', 'Nature_Legal', 'CNAE', '#CNAE',
'माध्यमिक_सीएनएई', 'लोग', 'प्रतिशत'],
डीटाइप = 'ऑब्जेक्ट')
वितरण = pd.DataFrame(np.random.random(size=(5, len(cols))), column=cols)

वितरण = वितरण। पता_पूरक ',' फ़ोन ',' ईमेल ','Social_Capital', 'CNAE', '#CNAE', 'Legal_Nature', 'People']]
`

यह उन लोगों के लिए है जो Google पर खोज कर यहां आए हैं, यह देखने के लिए कि क्या गलत है।

यदि आप एक CSV, या XLSX से काम कर रहे हैं, तो 100% सुनिश्चित करें कि आपके किसी भी कॉलम के नाम के आगे या अंत में कोई स्थान नहीं है।

एक सीएसवी आयात करते समय मैंने देखा कि कॉलम प्राप्त करने में कोई समस्या थी। df को csv में निर्यात करते समय और इसे एक्सेल में खोलते समय, पिछली या अग्रणी सफेद रिक्त स्थान देखना असंभव है। आपको इसे नोटपैड या नोटपैड से खोलना होगा++

फिर से, यह उन लोगों के लिए है जो Google खोज से यहां पहुंचे हैं। यह सुनिश्चित करना कि आपके csv, xlsx या आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे किसी अन्य डेटाफ़्रेम फ़ाइल टेम्प्लेट में आपके कॉलम हेडर नामों से सभी प्रमुख और अनुगामी व्हाइटस्पेस हटा दिए गए हैं।

मुझे भी यह त्रुटि हो रही है।
कॉलम को सही नाम दिया गया है, लेकिन जब मैं अपनी सीएसवी फ़ाइल के साथ सीबॉर्न का उपयोग करता हूं तो मुझे त्रुटि मिलती है (मेरा कॉलम इंडेक्स का है)

import seaborn as sns
import pandas as pd
Data = pd.read_csv('test.csv',delimiter=',') 
sns.lmplot(x='predLabel', y='trueLabel', data=Data)

त्रुटि संदेश:
KeyError: "['predLabel' 'trueLabel'] इंडेक्स में नहीं"

मेरा भी यही मुद्दा है
कॉलम को सही नाम दिया गया है, लेकिन जब मैं अपनी सीएसवी फ़ाइल के साथ सीबोर्न का उपयोग करता हूं तो मुझे त्रुटि मिलती है (मेरा कॉलम इंडेक्स से बाहर है)

sns . के रूप में सीबॉर्न आयात करें
पीडी . के रूप में आयात पांडा
डीएफ =
pd.read_csv('lawma1.csv', index_col =[0, 1], सीमांकक=',')
sns.lmplot(x='WEEK1', y='FLEET', data=df).savefig('law.png')

त्रुटि संदेश:
KeyError: "['FLEET'] इंडेक्स में नहीं है

मुझे यह त्रुटि थी और ऐसा इसलिए था क्योंकि मेरे पास एक बिंदु था "।" कॉलम नाम के अंत में, मैंने इसे हटाने के बाद काम किया।
podaci = pd.read_csv('data/fifa19a.csv', names=['id', 'ime', 'godine', 'ocjena', 'potencijal.', 'bodovi', 'stopalo', 'placa_tis_eur', 'cijena_mil_eur'])
"पोटेंसीजल" कॉलम में ऐसा था
यह एक बग हो सकता है

मुझे भी इसी समस्या का सामना करना पड़ रहा है, मैंने प्रिंट (X.columns) का भी इस्तेमाल किया और इसने इंडेक्स 'एक्सपोज़र_एंड' दिखाया, लेकिन जब मैंने इसे सेंट्रोइड्स_न्यू = एक्स.ग्रुपबी (["क्लस्टर्स"]) में इस्तेमाल किया। माध्य () [[" एक्सपोजर_एंड", "ड्यूरेशन"]] यह 'एक्सपोजर_एंड' एरर दिखा रहा है जो इंडेक्स में नहीं है। कृपया मदद करें मैं पिछले दो घंटों से यहां फंसा हुआ हूं।

मुझे मेरी समस्या का हल मिल गया।
मैं उपरोक्त कथन का उपयोग कर रहा था कि centroids_new=X.groupby(["clusters"]).mean()[["exposure_end",,"Duration"]] मैंने इस कथन के ऊपर x.mean(axis=1) का उपयोग किया और फिर बयान का इस्तेमाल किया
centroids_new=X.groupby(["clusters"]).mean()[["exposure_end",,"Duration"]] बिना मतलब के और इसने ठीक काम किया। पहले बयान में अक्ष का उपयोग करने में सक्षम नहीं था क्योंकि यह समूह के साथ काम नहीं कर रहा था इसलिए इसे दो चरणों में करना पड़ा।
और मुख्य समस्या यह क्यों हो रही थी कि अक्ष को 1 पर सेट किया गया था।

मुझे समस्या का हल मिल गया, मेरे लिए पूरी तरह से काम करता है।

जांचें कि क्या आपकी सीएसवी फ़ाइल ' , ' या ' द्वारा अलग की गई है; '। मेरे मामले में, मेरा डेटा ' , ' द्वारा अलग किया गया था लेकिन मैं ' का उपयोग कर रहा था; '।

तो बस जोड़ा

Df= pd.read_csv('C:\Users\user\Desktop\data.csv', sep=" , ")

"कॉलम" और "कॉलम"

दो अलग-अलग चीजें हैं, पहले के सामने एक जगह है। तो बस उस जगह को जोड़ें जहां जगह है

जैसे:
df ["कॉलम"] ने मेरे लिए काम किया