df3 = df2[t] KeyError: 1435

根据您提供的错误信息，出现了一个`KeyError`，指示在`df2`中没有具有键值1435的项。

此错误通常表示您正在尝试使用一个不存在的键来访问字典或Pandas DataFrame中的项。请确保`df2`是一个字典或DataFrame对象，并且确保它包含键为1435的项。

以下是一些可能的解决方案：

1. 检查`df2`的类型：确保`df2`是一个字典或DataFrame对象。如果不是，请确保它具有适当的数据结构。

2. 检查键值是否存在：使用`.keys()`方法（对于字典）或`.columns`属性（对于DataFrame）来查看`df2`中的所有键值。确保1435是其中之一。

3. 确保键值类型匹配：检查键值的类型是否与1435匹配。例如，如果键是整数类型，那么1435应该是整数而不是字符串。

4. 确保数据已加载：如果`df2`是从文件中加载的数据，请确保数据已成功加载，并且包含了期望的键值。

请根据您的具体情况检查并修复以上可能的问题，以解决`KeyError: 1435`错误。

相关问题

优化这段代码df3=df2 df3["month"]=df2["日期"].map(lambda x:x[:x.rindex('/')]) print(df3)

好的，您的问题是关于优化这段代码。首先，我建议将代码中的 lambda 函数替换为 apply 方法，这样可以提高代码的可读性和性能。另外，您还可以使用 Pandas 的 str.split 方法来分离日期值，而不是使用 rindex('/') 来查找斜杠。下面是我的代码优化建议：

df3 = df2.copy()
df3['month'] = df2['日期'].apply(lambda x: x.split('/')[0])
print(df3)

import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)

您已经成功导入了 Pandas 库，并使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv' 的 CSV 文件，将其存储在名为 'df' 的 DataFrame 中。

接下来，您对 DataFrame 'df' 进行了排序操作，按照 'ra' 列的值进行升序排序，并将结果存储在名为 'df1' 的新 DataFrame 中。

然后，您使用 `drop_duplicates` 函数在 'df1' DataFrame 上去除了重复的行，基于 'ra' 和 'dec' 列的值进行判断，并保留第一次出现的行。这一操作的结果被存储在名为 'df2' 的新 DataFrame 中。

接着，您使用 `iloc` 方法从 'df2' DataFrame 中选取了所有行和第1、2列的数据，并将结果存储在名为 'df3' 的新 DataFrame 中。

随后，您使用 `to_csv` 方法将 'df3' DataFrame 中的数据写入到名为 'D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv' 的 CSV 文件中。

最后，您使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv' 的 CSV 文件，并将其存储在名为 'df4' 的 DataFrame 中，并将第一列作为索引列。