import pandas as pd data=pd.read_excel("D:\MATLAB\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls",header=1,nrows=376) data.head(30) data.columns=["大类","小类","1",'2','3','4','5','6','7','8','9','10'] data data1=data.dropna(axis=0,how='all') data1 data2=data1.fillna(value=0) data2.head(30) new1=data2.drop(columns='大类') new2=new1.drop(columns='小类') new2.head(30) x=list(range(0,324,14)) y=list(range(1,324,14)) new3=new2.drop(x) new4=new3.drop(y) new4.head(30) Sum=new4.iloc[2,11].sum() 这段代码为什么出现single positional indexer is out-of-bounds报错?
时间: 2024-01-03 17:02:59 浏览: 31
这个报错是因为在索引时越界了。具体来说,`new4.iloc[2,11]`索引了第2行、第11列的元素,但是`new4`的列数不足以支持这个索引。
根据你的代码,`new4`的列数是12(包括了列名),所以最大的有效索引是`new4.iloc[:, 0]`到`new4.iloc[:, 11]`。如果你想计算第2行所有列的和,可以使用`sum()`方法对该行进行求和,而无需指定列索引。修改最后一行代码如下:
```python
Sum = new4.iloc[2].sum()
```
这样就可以计算第2行所有列的和了。如果你想计算所有行的和,可以使用`sum()`方法以`axis=1`参数来对每一行进行求和:
```python
Sum = new4.sum(axis=1)
```
请注意,在这种情况下,`Sum`将是一个Series对象,其中索引为行索引,值为每行的和。如果你只想计算特定行的和,可以使用`new4.iloc[2].sum()`这样的方式。
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import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
import pandas as pd df=pd.read_excel('问题一数据处理')
import pandas as pd
df = pd.read_excel('问题一数据处理', engine='openpyxl') \[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pd.read_excel出现xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported解决方案](https://blog.csdn.net/weixin_43178406/article/details/127263930)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解(非常全面,推荐收藏)](https://blog.csdn.net/weixin_47139649/article/details/126744842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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