df.loc[df == 5] 报错 Cannot index with multidimensional key

这个报错通常是因为你使用了一个多维的索引方式来索引一个 Pandas DataFrame，而 Pandas 不支持这种方式的索引。

可能的原因是，你的 DataFrame 中含有多个列或多个行，并且你使用了一个非常规的索引方式来指定行列的位置。例如，你可能使用了一个元组、列表或数组来指定行列的位置，而这种方式可能会导致多维索引而出错。

要解决这个问题，你可以使用 Pandas 提供的其他索引方式来指定行列的位置，例如 loc、iloc 或 ix 等方法。这些方法可以根据行列的标签或位置来索引 DataFrame，而不会出现多维索引的问题。例如，你可以使用 loc 方法来根据标签来索引 DataFrame，如下所示：

df.loc[df['column_name'] == 5]

其中，`column_name` 是你要查找的列名，这个方法会返回一个 DataFrame，其中包含所有值为 5 的行。

相关问题

df.loc[outliers]报错Cannot index with multidimensional key

如果你使用 `df.loc[outliers]` 报错 "Cannot index with multidimensional key"，这是因为 `outliers` 是一个二维数组，而 `.loc` 方法需要一个一维的索引或条件。

为了解决这个问题，你可以使用布尔索引来选择满足条件的行。以下是一个示例：

outlier_mask = np.isin(X, outliers).all(axis=1)
df_outliers = data[outlier_mask]

这段代码会创建一个布尔掩码 `outlier_mask`，其中的 `True` 值表示对应的行是异常值。然后，通过使用掩码来选择满足条件的行，将它们存储在新的 DataFrame `df_outliers` 中。

现在，你可以对 `df_outliers` 进行操作，例如标记异常值或者进行其他处理。

请确保将 `X` 替换为你的二维数据数组，并根据你的实际需求进行调整。如果还有其他问题，请提供更多具体的信息。

df2.loc[outliers] 报错ValueError: Cannot index with multidimensional key

抱歉，我的回答有误。对于使用 `.loc[]` 进行索引时，不能使用多维的索引键。

要解决这个问题，你可以使用布尔索引来选择符合条件的行。修改代码如下：

outliers_mask = residuals_abs > threshold
outliers = df2[outliers_mask]

这样，`outliers` 变量将包含符合条件的异常值所在的行。

确保 `residuals_abs` 和 `threshold` 的形状匹配，并且 `threshold` 的值是你希望用来定义异常值的阈值。

希望这次能够解决你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。