KeyError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 1 ----> 1 data = data.drop(['125','125.1'],axis=1) 2 data File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:5268, in DataFrame.drop(self, labels, axis, index, columns, level, inplace, errors) 5120 def drop( 5121 self, 5122 labels: IndexLabel = None, (...) 5129 errors: IgnoreRaise = "raise", 5130 ) -> DataFrame | None: 5131 """ 5132 Drop specified labels from rows or columns. 5133 (...) 5266 weight 1.0 0.8 5267 """ -> 5268 return super().drop( 5269 labels=labels, 5270 axis=axis, 5271 index=index, 5272 columns=columns, 5273 level=level, 5274 inplace=inplace, 5275 errors=errors, 5276 ) File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\pandas\core\generic.py:4549, in NDFrame.drop(self, labels, axis, index, columns, level, inplace, errors) 4547 for axis, labels in axes.items(): 4548 if labels is not None: -> 4549 obj = obj._drop_axis(labels, axis, level=level, errors=errors) 4551 if inplace: 4552 self._update_inplace(obj) File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\pandas\core\generic.py:4591, in NDFrame._drop_axis(self, labels, axis, level, errors, only_slice) 4589 new_axis = axis.drop(labels, level=level, errors=errors) 4590 else: -> 4591 new_axis = axis.drop(labels, errors=errors) 4592 indexer = axis.get_indexer(new_axis) 4594 # Case for non-unique axis 4595 else: File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:6696, in Index.drop(self, labels, errors) 6694 if mask.any(): 6695 if errors != "ignore": -> 6696 raise KeyError(f"{list(labels[mask])} not found in axis") 6697 indexer = indexer[~mask] 6698 return self.delete(indexer) KeyError: "['125', '125.1'] not found in axis"

这是一个错误提示，看起来是在使用 Pandas 库中的 DataFrame.drop()方法时发生了错误。根据错误提示信息，是因为要删除的列标签 '125' 和 '125.1' 在数据集中不存在，导致了 KeyError。建议先检查一下数据集中的列标签是否正确，或者使用 DataFrame.columns 属性查看所有列标签。

相关问题

RemoteDisconnected Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 2 1 import nltk ----> 2 nltk.download()

`RemoteDisconnected` 错误通常出现在Python中使用像NLTK（Natural Language Toolkit）这样的库下载资源的时候。当你试图通过网络连接从服务器下载数据包，但因为网络中断或其他原因导致连接断开时，就会抛出这个错误。例如，当运行 `nltk.download()` 而网络连接不稳定时，可能会遇到这个异常。

解决这个问题的一般步骤包括：

1. 检查网络连接：确保你有稳定的互联网连接，并尝试重启路由器或网络设备。
2. 重新启动Jupyter Notebook或终端：关闭并重新打开它们，有时这可以帮助恢复连接。
3. 离线安装：如果可能，你可以选择离线下载所需的文件，然后手动将它们复制到NLTK的数据路径下。
4. 尝试分块下载：有些大型数据集可能支持分块下载，可以尝试多次小规模下载。

如果你现在遇到了`RemoteDisconnected`，你应该捕获这个异常并处理它，比如加上try-except块来避免程序中断。以下是处理示例：

try:
    nltk.download('your_package_name')
except nltk.downloader.RemoteDisconnected as e:
    print(f"远程下载失败: {e}. 请检查网络连接.")

NameError Traceback (most recent call last) Cell In[70], line 1 ----> 1 lstm_pre['date']=data_pre这个错误怎么解决

这个错误通常是因为`lstm_pre`没有定义而导致的。请确保在运行`lstm_pre['date']=data_pre`之前，`lstm_pre`已经被正确地定义了。如果`lstm_pre`是一个空的DataFrame，则需要先定义列名，如下所示：

import pandas as pd

# 定义空的DataFrame
lstm_pre = pd.DataFrame(columns=['date'])

# 将数据添加到DataFrame中
lstm_pre['date'] = data_pre

如果`lstm_pre`已经是一个已经定义的DataFrame，则需要确保`data_pre`的长度与`lstm_pre`的长度相同，否则会导致赋值失败。