参数data是DataFrame,有这样的“12 random.shuffle(data) KeyError: 2117是什么错误”
时间: 2023-06-23 15:08:26 浏览: 36
这个错误可能是由于DataFrame中不存在键为2117的列或行所导致的。在使用`random.shuffle()`对DataFrame进行随机化操作时,它会尝试访问DataFrame中的所有行和列。如果DataFrame中不存在具有特定键的列或行,则会引发KeyError。
为了解决这个问题,您可以检查DataFrame中是否存在键为2117的列或行,如果不存在,您可以使用`df.drop()`函数删除该行或列。另外,您还可以使用`df.reset_index()`函数来重置DataFrame的索引,以确保所有行和列的键都处于有效范围内。
相关问题
为什么DataFrame用data[].diff()得出的是一个method类
DataFrame的diff()方法返回一个包含每个元素与其前一个元素之间差异的新DataFrame。这个新DataFrame中的每个元素都是原来DataFrame中相应元素与其前一个元素之间的差异。
但是,当你在DataFrame中使用data[].diff()时,它实际上返回的是一个方法,而不是一个新的DataFrame。这是因为data[]返回的是一个Series对象,而diff()是Series对象的方法,它返回一个新的Series对象,而不是一个DataFrame对象。
因此,如果你想使用diff()方法来计算DataFrame中每个列与其前一列之间的差异,你应该使用DataFrame的diff()方法而不是Series对象的diff()方法。例如:
```
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
diff_data = data.diff()
print(diff_data)
```
这将输出:
```
A B C
0 NaN NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0
```
dataset = df1.values np.random.shuffle(dataset)和arr = df1.values np.random.shuffle(arr)有什么区别
这两个代码有一些细微的区别。
- `dataset = df1.values`:将 DataFrame `df1` 转换为 NumPy 数组 `dataset`。
- `arr = df1.values`:同样将 DataFrame `df1` 转换为 NumPy 数组 `arr`。
这两行代码的作用是完全相同的,都是将 DataFrame 转换为 NumPy 数组。但是,如果接下来的代码中使用的变量名称不同,那么这两个代码的影响将会不同。
- `np.random.shuffle(dataset)`:在原地对 `dataset` 数组进行乱序操作。由于 `dataset` 是一个变量,它指向了一个内存地址,所以乱序操作会直接修改内存中的数组内容。
- `np.random.shuffle(arr)`:同样在原地对 `arr` 数组进行乱序操作。但是由于变量名称不同,这个乱序操作会影响另一个不同的内存地址中的数组,即 `arr` 所指向的内存地址。
因此,如果你想要对 DataFrame 数据进行乱序操作,应该先将其转换为 NumPy 数组,并对该数组进行乱序操作,如下所示:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
dataset = df1.values
np.random.shuffle(dataset)
print(dataset)
```
输出:
```
[[1 4]
[3 6]
[2 5]]
```