iloc如何避免索引錯誤

iloc 是 pandas 庫中的一個函數(shù)，用于基于整數(shù)索引選擇數(shù)據(jù)

1. 檢查索引范圍：確保你使用的整數(shù)索引在數(shù)據(jù)集的有效范圍內(nèi)。例如，如果你的 DataFrame 只有 5 行，那么有效的索引范圍是 0 到 4。可以使用 shape 屬性來獲取 DataFrame 的行數(shù)和列數(shù)。

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

print("Number of rows:", df.shape[0])
print("Number of columns:", df.shape[1])

2. 使用 try-except 語句處理索引錯誤：當(dāng)你使用 iloc 時，如果索引超出范圍，pandas 會拋出一個 IndexError。你可以使用 try-except 語句來捕獲這個錯誤并采取適當(dāng)?shù)拇胧?/li>

row_index = 10
column_index = 2

try:
    value = df.iloc[row_index, column_index]
    print("Value at row", row_index, "and column", column_index, ":", value)
except IndexError:
    print("Invalid index: row", row_index, "or column", column_index, "is out of range.")

3. 使用 loc 代替 iloc：loc 函數(shù)基于標(biāo)簽索引選擇數(shù)據(jù)，這意味著你需要使用行和列的實際標(biāo)簽而不是整數(shù)索引。這樣可以避免索引錯誤，但需要確保標(biāo)簽存在于數(shù)據(jù)集中。

row_label = 'row_label'
column_label = 'column_label'

try:
    value = df.loc[row_label, column_label]
    print("Value at row", row_label, "and column", column_label, ":", value)
except KeyError:
    print("Invalid label: row", row_label, "or column", column_label, "not found.")

通過遵循這些建議，你可以避免在使用 iloc 時出現(xiàn)索引錯誤。