python pandas keyerror:False

这个错误通常是因为你的 DataFrame 中没有名为 False 的列或索引。你可以检查一下你的 DataFrame 中是否存在名为 False 的列或索引，如果不存在，那么你可以尝试使用其他的列或索引进行操作。

另外，你也可以尝试使用 loc 或 iloc 方法来访问 DataFrame 中的数据，这两个方法可以更加灵活地进行数据访问。

相关问题

dda = pd.DataFrame(lv_tt) dds = dda[‘checkfb’==‘全省汇总’] 报错KeyError: False

在Python的pandas库操作中，`ddf['column_name']`用于从DataFrame `ddf` 中选择特定列。这里`dda` 是DataFrame，`lv_tt` 可能是一个列表、字典或者其他数据结构，被转换成了DataFrame。

当代码执行到 `dds = dda['checkfb' == '全省汇总']` 这一行时，它尝试通过条件筛选 (`checkfb' == '全省汇总'`) 来获取 `'checkfb'` 列中值为 `'全省汇总'` 的行。如果DataFrame中不存在名为 `'checkfb'` 的列，或者 `'checkfb'` 列的数据类型不是可以比较字符串的（例如，数值型），就会抛出 KeyError 错误，提示 "KeyError: False"，这是因为条件判断的结果 (`False`) 在这里被当作键查找了。

解决这个问题，你需要确认以下几点：
1. `'checkfb'` 是否真的存在于 `dda` DataFrame 中。
2. `'checkfb'` 列的数据类型是否支持字符串比较。
3. 如果你是在尝试过滤非布尔类型的值，确保之前对 `'checkfb'` 的计算返回的是布尔系列。

修复错误的方式可能包括检查数据或者调整条件表达式：

# 检查 checkfb列是否存在并且类型正确
if 'checkfb' in dda.columns and dda['checkfb'].dtype == object:
    # 如果需要使用等于全省汇总的精确匹配，应该将条件改为双等号 (==)
    dds = dda[dda['checkfb'] == '全省汇总']
else:
    print("Column 'checkfb' not found or its type is not suitable for string comparison.")

KeyError: 'date'

如果您出现了 KeyError: 'date' 的错误，这意味着您的 CSV 文件中不存在名为 'date' 的列。请检查您的 CSV 文件，确保列名正确，并与您的代码中的列名一致。您可以使用 pandas 的 `head()` 函数查看 CSV 文件的前几行，以确定列名。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 查看 CSV 文件的前几行
print(df.head())

# 将日期字符串转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y/%m/%d')

# 将日期转换为浮点数
df['timestamp'] = df['date'].apply(lambda x: x.timestamp())

# 保存结果到新的 CSV 文件
df.to_csv('your_new_file.csv', index=False)

在这个示例代码中，我们首先使用 `head()` 函数查看了 CSV 文件的前几行，以确定列名。然后，我们将日期字符串转换为日期类型，并将日期转换为浮点数，最后将结果保存到新的 CSV 文件中。