rose_cal_result_df = rose_cal_result_df.loc[:, '法兰编号', 'Mx', 'My', 'Mz', 'Fx', 'Fy', 'Fz']报错pandas.core.indexing.IndexingError: Too many indexers
时间: 2023-10-04 11:10:39 浏览: 37
这个错误提示是因为在使用`loc`函数选择列时,传入的索引器(indexer)数量太多。`loc`函数要求传入的索引器是一个单一的值、列表或切片,而不能直接传入多个列名。
要解决这个问题,你可以将要选择的列名放入一个列表中,然后传递给`loc`函数。以下是示例代码:
```python
rose_cal_result_df = rose_cal_result_df.loc[:, ['法兰编号', 'Mx', 'My', 'Mz', 'Fx', 'Fy', 'Fz']]
```
这样,就可以选择`rose_cal_result_df`中的列'法兰编号', 'Mx', 'My', 'Mz', 'Fx', 'Fy', 'Fz',并将结果赋值给`rose_cal_result_df`。
请确保列名的拼写正确,并且这些列名确实存在于`rose_cal_result_df`数据框中。
相关问题
compare_df.loc
Sorry, as an AI language model, I cannot provide a complete answer without more context. However, `.loc` is a method used in pandas library to select rows and columns by label or boolean mask from a DataFrame. It allows you to slice the DataFrame using labels of rows and columns.
For example, if you have a DataFrame named `df` with columns 'A', 'B', 'C', and you want to select rows where column 'A' is equal to 1, you can use the `.loc` method as follows:
```
df.loc[df['A'] == 1]
```
This will return a new DataFrame containing only the rows where column 'A' is equal to 1.
df = pd.concat(df.loc[:row_index-1],new_value.T,df.loc[row_index:])
你的代码中出现了语法错误。`pd.concat()`函数需要传入一个可迭代的对象,而你的代码中传入了三个参数,且中间用逗号分隔。另外,`loc`函数返回的是行或列的切片,不是一个DataFrame,需要加上`[]`来表示这是一个列表,可以用来进行拼接操作。如果你想在 DataFrame 中的特定位置插入一行数据,你可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
# 插入一行数据
row_index = 1 # 在第二行插入数据
new_value = pd.DataFrame({'A': [5], 'B': [6]})
df = pd.concat([df.iloc[:row_index], new_value, df.iloc[row_index:]]).reset_index(drop=True)
print(df)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个 DataFrame,然后通过 `pd.DataFrame` 函数创建了一个新的数据行。然后,我们使用 `pd.concat` 函数将新的数据行插入到原始 DataFrame 中,并使用 `reset_index` 函数重置了索引。最后打印出合并后的 DataFrame。