typeerror: sort_index() got an unexpected keyword argument 'by'

时间: 2023-05-01 11:02:00 浏览: 153
这个错误提示是因为 sort_index() 方法没有 by 参数,但是你在调用的过程中却传入了该参数,因此 Python 解释器会报出这个错误。可能的解决方法是查看文档,确认 sort_index() 是否支持 by 参数,如果不支持,则去掉该参数即可。如果支持,则确认你传入的参数是否正确。
相关问题

TypeError: sort_index() got an unexpected keyword argument 'by'

这个错误通常是因为pandas版本更新导致的,sort_index()方法不再支持'by'参数。解决方法是将'by'参数替换为'sort_values()'方法中的'by'参数。例如,将df.sort_index(by='column_name')替换为df.sort_values(by='column_name')。

TypeError: sort() got an unexpected keyword argument 'reverse'

TypeError: sort() got an unexpected keyword argument 'reverse'的意思是sort()函数不支持reverse参数。这个错误通常发生在使用pandas库的sort_values()函数时,如果传递了不支持的参数,就会出现这个错误。解决方法是使用sort_values()函数而不是sort()函数,并确保不传递不支持的参数。 可能的相关问题: --相关问题--: 1. sort()和sort_values()函数有什么区别? 2. 如何避免在使用pandas库的函数
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修改代码,错误如下:File "structure_analysis4.py", line 33, in <module> indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos1, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) TypeError: neighbor_list() got an unexpected keyword argument 'bothways'。。from ase import io from ase.build import sort from ase.visualize import view from ase.neighborlist import neighbor_list import numpy as np from ase import Atoms # 加载两个POSCAR文件 pos1 = io.read('POSCAR1') pos2 = io.read('POSCAR2') # 指定原子种类 atom_type = 'C' # 获得第一个POSCAR中指定原子的位置列表 #indices1 = [i for i, atom in enumerate(pos1) if atom.symbol == atom_type] #positions1 = sort(pos1.get_positions()[indices1]) indices1 = [i for i, atom in enumerate(pos1) if atom.symbol == atom_type] positions1 = pos1.get_positions()[indices1] atoms1 = Atoms(symbols=[atom_type]*len(positions1), positions=positions1) sorted_atoms1 = sort(atoms1) # 获得第二个POSCAR中指定原子的位置列表 #indices2 = [i for i, atom in enumerate(pos2) if atom.symbol == atom_type] #positions2 = sort(pos2.get_positions()[indices2]) indices2 = [i for i, atom in enumerate(pos2) if atom.symbol == atom_type] positions2 = pos2.get_positions()[indices2] atoms2 = Atoms(symbols=[atom_type]*len(positions2), positions=positions2) sorted_atoms2 = sort(atoms2) # 计算两个位置列表之间的距离矩阵 cutoff = 5.0 # 距离截断半径 indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos1, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) dist_matrix1 = np.zeros((len(positions1), len(positions1))) for i, j, d in zip(indices1, indices2, distances): if i in indices1 and j in indices1: dist_matrix1[indices1.index(i), indices1.index(j)] = d indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos2, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) dist_matrix2 = np.zeros((len(positions2), len(positions2))) for i, j, d in zip(indices1, indices2, distances): if i in indices2 and j in indices2: dist_matrix2[indices2.index(i), indices2.index(j)] = d # 计算两个距离矩阵之间的相似性 similarity = 1.0 - np.abs(dist_matrix1 - dist_matrix2).sum() / dist_matrix1.size print('Structure similarity: ', similarity)

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