df.loc[mask, '房号'] = df.loc[mask, '坐落'].str.extract(r'(\d)')报错incompatible indexer with Dataframe

这个错误通常是因为您使用了不兼容的索引器（indexer），例如在使用 `.loc` 时，传递了不兼容的 DataFrame。

请检查您的代码，确保 `mask` 和 `df` 都是 DataFrame 类型，并且在使用 `.loc` 时，确保传递正确的参数。另外，您可以尝试使用 `.iloc` 来替换 `.loc`，或者使用 `.loc` 的另一种语法来避免这个错误。例如，您可以尝试这样的代码：

df['房号'] = df['坐落'].str.extract(r'(\d)')

这将在整个 DataFrame 上执行，而不是在 mask 上执行。如果您只想在 mask 中的行上执行，可以尝试这样的代码：

df.loc[mask, '房号'] = df.loc[mask, '坐落'].str.extract(r'(\d)').values

这将确保在 mask 中的行上执行，并使用 `.values` 来避免不兼容的索引器错误。

相关问题

pos_counts = df.loc[df.y.values == 'yes', col].value_counts() neg_counts = df.loc[df.y.values == 'no', col].value_counts() 这段什么意思

这段代码用于计算数据框 df 中某一列 col 中两种分类（'yes' 和 'no'）的频数（出现次数）。

- df.loc[df.y.values == 'yes', col]：这部分代码首先通过 df.y.values == 'yes' 条件筛选出 df 中 y 列中值为 'yes' 的所有行，并且只选择其中的 col 列。
- .value_counts()：对筛选出的结果进行频数计算，返回一个 Series 对象，其中每个唯一值都是索引标签，其对应的值是该值出现的次数。

因此，pos_counts 和 neg_counts 分别表示 df 中 y 列中值为 'yes' 和 'no' 的行中 col 列的频数。

df.loc[df == 5] 报错 Cannot index with multidimensional key

这个报错通常是因为你使用了一个多维的索引方式来索引一个 Pandas DataFrame，而 Pandas 不支持这种方式的索引。

可能的原因是，你的 DataFrame 中含有多个列或多个行，并且你使用了一个非常规的索引方式来指定行列的位置。例如，你可能使用了一个元组、列表或数组来指定行列的位置，而这种方式可能会导致多维索引而出错。

要解决这个问题，你可以使用 Pandas 提供的其他索引方式来指定行列的位置，例如 loc、iloc 或 ix 等方法。这些方法可以根据行列的标签或位置来索引 DataFrame，而不会出现多维索引的问题。例如，你可以使用 loc 方法来根据标签来索引 DataFrame，如下所示：

df.loc[df['column_name'] == 5]

其中，`column_name` 是你要查找的列名，这个方法会返回一个 DataFrame，其中包含所有值为 5 的行。