df2.iloc[outliers,15]报错Too many indexers
时间: 2023-10-02 12:06:57 浏览: 64
"Too many indexers" 错误通常在使用 Pandas 的 `iloc` 方法时出现。这个错误表示你在使用 `.iloc` 时提供了过多的索引器。
在这种情况下,你需要检查 `df2.iloc[outliers,15]` 这一行代码,并确保你提供的索引器数目正确。`iloc` 方法的用法是通过整数位置选择数据,可以使用单个整数、整数列表或整数切片作为索引器。
要解决此错误,你可以检查 `outliers` 的值是否正确,并确保它是一个整数、整数列表或整数切片。如果 `outliers` 是一个布尔数组,则需要将其转换为整数数组或整数切片。
例如,如果你想选择第 15 列中 `outliers` 列表中的行,你可以尝试以下代码:
```python
df2.iloc[outliers,:].iloc[:, 15]
```
请注意,具体的解决方法可能因你的代码和数据结构而有所不同,以上只是一个示例。在实际使用时,请根据具体情况进行调整。
相关问题
我怎么将df2.iloc[outliers[0]]中某一列的值标记为np.nan
要将 `df2.iloc[outliers[0]]` 中的某一列值标记为 `np.nan`,你可以通过以下代码实现:
```python
import numpy as np
column_index = 15 # 要标记为 np.nan 的列索引
df2.iloc[outliers[0], column_index] = np.nan
```
在这里,我们假设你已经正确设置了 `outliers` 和 `column_index`。首先,我们使用 `outliers[0]` 选择第一个异常值所在的行,然后使用 `column_index` 选择要标记为 `np.nan` 的列,并将其赋值为 `np.nan`。
请确保你已经导入了 `numpy` 库,并将其别名设置为 `np`。另外,确认你已经正确执行了索引操作,并确保 `outliers[0]` 和 `column_index` 的值是正确的。根据你的具体代码和数据结构,可能需要进行适当的调整。
df2.loc[outliers] 报错ValueError: Cannot index with multidimensional key
抱歉,我的回答有误。对于使用 `.loc[]` 进行索引时,不能使用多维的索引键。
要解决这个问题,你可以使用布尔索引来选择符合条件的行。修改代码如下:
```python
outliers_mask = residuals_abs > threshold
outliers = df2[outliers_mask]
```
这样,`outliers` 变量将包含符合条件的异常值所在的行。
确保 `residuals_abs` 和 `threshold` 的形状匹配,并且 `threshold` 的值是你希望用来定义异常值的阈值。
希望这次能够解决你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。