for i, name in enumerate(table5_column_lst[1:]): table5.loc[i+1, name] = adhesive_df.loc[:, (adhesive_df.loc[0] == table5_column_lst[i]) & (adhesive_df.loc[1] == lst[i])] ValueError: Incompatible indexer with DataFrame
时间: 2024-03-11 22:47:52 浏览: 27
这个错误通常是因为尝试使用不兼容的索引器访问 Pandas DataFrame 数据而引起的。在这个代码片段中,`adhesive_df.loc[0]` 和 `adhesive_df.loc[1]` 似乎是在尝试访问 `adhesive_df` 的第 1 行和第 2 行。但是,这种索引方式可能不适用于 `adhesive_df`,因为这个 DataFrame 的索引可能是默认的整数索引,而不是 MultiIndex 对象。
如果您的目的只是从 `adhesive_df` 中选择特定的列,您可以尝试使用以下代码:
```
for i, name in enumerate(table5_column_lst[1:]):
table5.loc[i+1, name] = adhesive_df[name][(adhesive_df.iloc[0] == table5_column_lst[i]) & (adhesive_df.iloc[1] == lst[i])].values
```
在这个代码中,我们使用了 `iloc` 属性来访问第一行和第二行,而使用列名 `name` 来获取需要的列。然后,我们使用布尔索引来选择需要的行。最后,我们使用 `.values` 将结果转换为 NumPy 数组,以便可以将其添加到 `table5` DataFrame。
如果这个方法不能解决问题,您可以提供更多的上下文和代码示例,以便我能够更好地理解问题。
相关问题
for i, data in enumerate(train_data_load):
这行代码使用了 Python 中的 for 循环和 enumerate 函数,遍历了 train_data_load 中的数据,将每一个数据赋值给变量 data,并使用变量 i 记录数据的索引位置。
具体来说,enumerate 函数接受一个可迭代对象作为参数,返回一个枚举对象,枚举对象中每个元素都是一个元组,包含两个值:索引位置和对应的元素。在这个例子中,train_data_load 是一个可迭代对象,每个元素都是训练数据集中的一个样本。for 循环遍历了 train_data_load 中的所有样本,每次迭代将一个样本赋值给变量 data,并且将该样本在 train_data_load 中的索引位置赋值给变量 i。
for i, img in enumerate(output_img):
这是一个 Python 中用于遍历列表的 for 循环语句,其中 i 是索引值,img 是列表中的元素。enumerate() 函数用于同时返回元素和它们的索引值。在循环中,可以使用 i 和 img 分别代表当前元素的索引和值,进行相应的操作。在这个例子中,循环遍历 output_img 列表中的所有元素,并对每个元素执行一些操作。
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