上述代码报错， "None of [Index(['Select Investors'], dtype='object')] are in the [index]"

这个错误提示意味着你正在尝试在一个不存在的列上进行操作。可能是因为你的数据框中没有名为"Select Investors"的列。

你可以尝试使用`df.columns`方法查看所有列的名称，确认一下是否有这个列名。如果没有，你需要检查一下你的代码中是否有拼写错误或者其他的错误。

如果有这个列名，那么可能是因为你的数据框中的索引不是整数序列（0，1，2，...）而是其他的值。你可以尝试使用`reset_index()`方法将索引重置为整数序列，然后再进行操作。

相关问题

investors = [] for i, row in df.iterrows(): if not pd.isna(row[["Select Inverstors"]]): investors += row["Select Inverstors"].split(', ') investors = pd.Series(investors).value_counts()[:10] investors.sort_values(ascending=True, inplace=True) fig2 = go.Figure([go.Bar(x=investors.values, y=investors.index, orientation='h')]) fig2.update_layout( title = "Top 10 investors", xaxis_title='Unicorns count', yaxis_title='Investors' ) fig2.show()代码报错， The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

这个错误通常是由于使用了布尔运算符而不是逐元素进行比较的函数。在此代码中，问题可能出现在 `pd.isna()` 函数上。这个函数是为单个值设计的，但在这里它被传递给整个 `row` Series，这会导致出现布尔运算符的错误。

您可以尝试使用 `.isnull()` 方法替换 `pd.isna()` 函数，因为这个方法可以逐元素地比较整个Series。例如：

investors = []
for i, row in df.iterrows():
    if not row["Select Inverstors"].isnull():
        investors += row["Select Inverstors"].split(', ')
investors = pd.Series(investors).value_counts()[:10]
investors.sort_values(ascending=True, inplace=True)

fig2 = go.Figure([go.Bar(x=investors.values, y=investors.index, orientation='h')])
fig2.update_layout(
    title = "Top 10 investors",
    xaxis_title='Unicorns count',
    yaxis_title='Investors'
)
fig2.show()

这个代码应该能够正常运行并显示图表。

上述代码investors重命名那里是从investor0开始命名，可不可以从investor1开始命名

当然可以！只需要将 `investor0` 改为 `investor1` 即可。修改后的代码如下所示：

# 定义投资者类
class Investor:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# 创建投资者列表
investors = []
for i in range(10):
    name = f"Investor{i+1}"
    age = 20 + i
    investor = Investor(name, age)
    investors.append(investor)

# 遍历投资者列表，输出每个投资者的信息
for investor in investors:
    print(f"姓名：{investor.name}，年龄：{investor.age}")

这样就从 `investor1` 开始命名了。