data.loc[i, 'temp_range'] = data.loc[i, 'iu39Ti'] - data.loc[i, 'iu38To']报错ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

这个错误通常是由于索引长度不匹配导致的。请检查你的代码，确保 `data` 数据框和使用的索引 `i` 的长度相等。

如果你确定 `data` 和 `i` 的长度相等，那么可能是 `temp_range` 这一列的长度与其他列不同导致的。你可以使用以下代码检查 `temp_range` 的长度是否与 `data` 的其他列相同：

len(data['temp_range']) == len(data)

如果上述代码返回 `False`，那么你可以使用以下代码将 `temp_range` 列的长度设置为与 `data` 的其他列相同：

data['temp_range'] = pd.Series([np.nan]*len(data))

上述代码将 `temp_range` 列的所有值设置为 `NaN`，并将其长度设置为与 `data` 的其他列相同。这样就可以避免上述错误了。

相关问题

def merge(input_data_path): merged_data = pd.DataFrame() data_name_list = os.listdir(input_data_path) print(data_name_list) for data_name in data_name_list: # 读取csv文件 print('processing '+data_name+'……') src_file = os.path.join(input_data_path,data_name) data = pd.read_csv(src_file) # data['systemNo'] = data['iuId'].str[12:14] merged_data = pd.concat([merged_data, data]) del data # dst_file = os.path.join(history_data_path,data_name) # shutil.move(src_file,dst_file) # print('delete '+data_name+'……') # merged_data.to_csv(save_data_path,index=False) return merged_data合并后的数据进行data.loc[i, 'temp_range'] = data.loc[i, 'iu39Ti'] - data.loc[i, 'iu38To']报错ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

这个错误通常是由于在设置DataFrame某一列的值时，传入的Iterable对象长度与DataFrame的长度不一致导致的。你可以在设置这一列的值之前，先检查一下这个Iterable对象的长度是否与DataFrame的长度相同。你可以使用len()函数来检查长度。如果长度不相同，你需要找到问题所在并对其进行修复。

def LocKeyJSON(self, logfldr): log.debug("Loc Keyps_Feature") keyps_feature = [] keyps_data = {} i = 0 for data in self.loc_dataloader: loc_x, loc_y = data _, _, predictions = self.model(loc_x.cuda().float()) predictions = np.array(predictions.cpu().detach().numpy()) predictions = predictions.flatten() predictions = predictions.tolist() keyps_data[i] = predictions i += 1 json.dumps(keyps_data) with open(logfldr + '/keyps_feature.json', 'a') as t: json.dump(keyps_data, t)

这段代码是用来生成一个叫做 "keyps_feature.json" 的文件，其中包含一个字典，这个字典的键为 0 到 n-1，值为一个列表，其中包含了模型对于某些输入数据的预测结果。具体来说，这个模型会读入一个叫做 "self.loc_dataloader" 的数据集，对于数据集中的每一个数据点，模型会对其进行预测，并将预测结果添加到字典中。最后，这个字典会被转换成 JSON 格式，并写入到 "keyps_feature.json" 文件中。