KeyError: "None of [Int64Index([2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019,\n ...\n 2023, 2023, 2023, 2023, 2023, 2023, 2023, 2023, 2023, 2023],\n dtype='int64', length=25411)] are in the [columns]"

时间: 2023-09-23 20:02:11 浏览: 127
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Python编程惯例.docx

这个错误通常发生在尝试访问一个不存在的列时。根据你提供的错误信息，看起来你可能在尝试访问一个名为"columns"的列，但实际上该列并不存在。 请确保你正在访问正确的列名，并且这些列名存在于你的数据中。你可以使用`df.columns`来查看数据框（DataFrame）中的所有列名。如果你使用的是Pandas库，可以执行以下代码： ```python import pandas as pd # 假设你的数据是一个DataFrame，名为df print(df.columns) ``` 确保你正在使用正确的列名，并且这些列名与你的数据一致。如果仍然遇到问题，请提供更多关于你的数据和代码的信息，以便我能够更好地帮助你。
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KeyError: "None of [Int64Index

在这个例子中，错误信息表明尝试访问的索引（Int64Index）中的元素不在指定的列集合[columns]中。 解决这类问题的方法通常是： 1. 检查列名拼写是否正确，确保你在尝试访问的列名与DataFrame实际列名匹配。比如...

keyerror: \"none of [int64index

这个错误通常是由于尝试使用一个不存在的键来访问一个字典或者pandas DataFrame中的列引起的。具体来说，这个错误可能是由于以下原因引起的： 1. 你尝试使用一个不存在的键来访问一个字典中的值。...

raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") KeyError: "None of [Int64Index这是怎么回事

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解释错误原因KeyError: "None of [Int64Index([8], dtype='int64', name='datetime', length=75756)] are in the [index]"

这个错误通常表示在尝试访问某个...具体地说，Python的字典类型中的KeyError表示尝试访问一个不存在的键。在这种情况下，建议您检查您的代码，以确定所有索引是否有正确的命名，并且相应的数据是否在所选索引中可用。

KeyError: "None of [Int64Index([1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004,\n 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013],\n dtype='int64')] are in the [index]"

这个错误通常是由于尝试使用不存在于数据框索引中的索引引用而导致的。这可能是由于数据框的索引与你尝试引用的索引不匹配所导致的。你可以检查一下数据框的索引以及你尝试引用的索引是否匹配。...

class AudioReader(object): ''' Class that reads Wav format files Input as a different scp file address Output a matrix of wav files in all scp files. ''' def __init__(self, scp_path, sample_rate=8000): super(AudioReader, self).__init__() self.sample_rate = sample_rate self.index_dict = handle_scp(scp_path) self.keys = list(self.index_dict.keys()) def _load(self, key): src, sr = read_wav(self.index_dict[key], return_rate=True) if self.sample_rate is not None and sr != self.sample_rate: raise RuntimeError('SampleRate mismatch: {:d} vs {:d}'.format( sr, self.sample_rate)) return src def __len__(self): return len(self.keys) def __iter__(self): for key in self.keys: yield key, self._load(key) def __getitem__(self, index): if type(index) not in [int, str]: raise IndexError('Unsupported index type: {}'.format(type(index))) if type(index) == int: num_uttrs = len(self.keys) if num_uttrs < index and index < 0: raise KeyError('Interger index out of range, {:d} vs {:d}'.format( index, num_uttrs)) index = self.keys[index] if index not in self.index_dict: raise KeyError("Missing utterance {}!".format(index)) return self._load(index)

这段代码定义了一个 AudioReader 类，用于读取多个 wav 格式的音频文件。构造函数的参数为一个 scp 文件的路径和采样率，默认为 8000。类中定义了 _load 函数来读取每个 wav 文件，并进行采样率匹配。...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取csv文件 data = pd.read_csv("77.csv", header=None) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:] # 将时间编号设置为索引 train_data.set_index(0, inplace=True) test_data.set_index(0, inplace=True) # 删除原来的索引列 train_data.index.name = None test_data.index.name = None # 转换为时间序列 train_ts = train_data[1] test_ts = test_data[1] # 训练ARIMA模型 model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) model_fit = model.fit() # 预测测试集数据 predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_ts))[0] # 计算rmse rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, predictions)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse) # 绘制图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(train_ts, label='Train') plt.plot(test_ts, label='Test') plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions') plt.xlabel('Time(h)') plt.ylabel('kwh') plt.title('ARIMA Model Predictions') plt.legend() plt.show()以上代码报错如下，请解释并给出修改后的代码KeyError: 0

这个 KeyError 报错是因为你在设置索引的时候使用了一个不存在的列名 0 ，因此需要修改代码中的索引设置。可以将以下两行代码： python train_data.set_index(0, inplace=True) test_data.set_index(0, inplace=...

实现C4.5算法，验证算法的正确性，并将算法应用于C:/Users/Administrator/Desktop/Bank-data

if test_data[feature_index] == key: if type(second_dict[key]).__name__ == 'Node': class_label = classify(second_dict[key], feature_labels, test_data) else: class_label = second_dict[key] return ...

Exercise#1: Decision Tree and support vector machine. Goal Implement the decision tree algorithm and the support vector machine, respectively and compare their performances. Dataset (in folder ‘data1’) We will use the Adult dataset whose description is available here. The training set (adult.data) and evaluation set (adult.test) can be downloaded here. The prediction task is to determine whether a person makes over 50K a year. Preprocessing Remove all the records containing '?' (i.e., missing values). Also, remove the attribute "native-country". you can not use pandas， DecisionTreeClassifier and SVC

train_size = int(len(dataset) * split_ratio) train_set = [] eval_set = list(dataset) while len(train_set) < train_size: index = random.randrange(len(eval_set)) train_set.append(eval_set.pop...

{'points': {0: ErrorDetail(string="[ErrorDetail(string='Value must be a float or an integer', code='invalid')]", code='invalid'), 1: ErrorDetail(string="[ErrorDetail(string='Value must be a float or an integer', code='invalid')]", code='invalid')}}

raise ValidationError(f"Value must be a float or an integer at index {key}") results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon...

根据文档写出对应的前端后端以及依赖的相关代码，详细说明每一步的操作步骤以及安装配置环境的情况

int distance = levenshtein.apply(projectName2, projectName1); if (distance ) { System.out.println("Found similar project: " + projectName2 + " -> " + projectName1); isFound = true; break; } } ...

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PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; 接下来，您需要创建一个HTML页面来呈现用户注册表单，并对其进行美化。以下是一个简单的示例： html <!DOCTYPE html> 用户注册 label...

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使用python，MySQL，HTML，css，JavaScript等编程语言，完成一个注册登录界面

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id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, username VARCHAR(255) NOT NULL, password VARCHAR(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ); 7. 运行应用 electron . 以上就是一个使用 Electron 和 MySQL 实现...

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