IndexError: .iloc requires numeric indexers, got ['一产' '二产']

时间: 2023-08-17 18:05:07 浏览: 646

一次意外的情况：异常处理.pptx

在编程中，异常处理是确保程序健壮性的重要部分。在Python中，异常处理机制允许我们优雅地处理程序运行时可能出现的错误，而不是让程序突然崩溃。本篇内容将详细讲解Python中的异常处理，包括异常类的引入和异常处理语句的使用。让我们了解一下Python中的异常类。异常是程序运行过程中遇到的错误，每种类型的错误都对应一个特定的异常类。例如： 1. `ValueError`：当尝试将数字无关的类型转化为整数时，Python会抛出`ValueError`异常。 2. `AssertionError`：使用`assert`关键字进行断言，如果后面的条件为假，程序会抛出`AssertionError`异常。 3. `AttributeError`：当试图访问一个对象不存在的属性时，会引发`AttributeError`。 4. `IndexError`：当索引超出序列范围（如列表、元组等）时，会引发`IndexError`。 5. `KeyError`：在字典中查找一个不存在的关键字，会引发`KeyError`。 6. `NameError`：尝试访问一个未声明的变量，会抛出`NameError`。 7. `TypeError`：执行不同类型数据之间的无效操作，如除法运算中除数为0，会引发`TypeError`。 8. `ZeroDivisionError`：当除数为0时，会抛出`ZeroDivisionError`。接下来，我们将深入学习Python中的异常处理语句： 1. `try...except`：这是最基本的异常处理结构。在`try`语句块中，我们放置可能会引发异常的代码。如果出现异常，程序会立即跳转到相应的`except`语句块执行。例如： ```python try: # 可能会出错的代码 except ValueError: # 处理ValueError的代码 ``` 2. `try...except...else`：在`try`语句块成功执行且没有引发异常的情况下，`else`语句块的代码会被执行。例如： ```python try: # 可能会出错的代码 except ValueError: # 处理ValueError的代码 else: # 如果try块成功，执行这里的代码 ``` 3. `try...except...finally`：无论`try`块是否发生异常，`finally`语句块的代码都会被执行。这通常用于资源清理，如关闭文件或网络连接。例如： ```python try: # 可能会出错的代码 except ValueError: # 处理ValueError的代码 finally: # 无论是否异常，都要执行的代码 ``` 在实际应用中，我们可以通过`raise`语句主动抛出异常。例如，如果你定义了一个函数`division`，当商品购买数量超过库存数量时，可以使用`raise`抛出`ValueError`异常，提示用户商品库存不足。此外，我们还可以通过嵌套`except`来处理不同类型的异常，或者使用`except Exception as e`来捕获所有类型的异常，然后根据`e`这个异常实例进行处理。在处理用户输入时，例如要求输入5个整数，我们可以使用`try...except`结构来确保输入的数据满足条件。如果输入的不是整数或者数量不足5个，我们可以给出相应的错误提示，并重新请求输入，直到满足条件为止。掌握异常处理是编写稳定Python程序的关键。通过合理地使用异常处理语句，我们可以使程序在遇到错误时不会崩溃，而是能够优雅地处理错误，提供更好的用户体验。

这个错误通常是由于尝试使用非数字索引器来访问pandas DataFrame的iloc函数引起的。可能的原因是你在使用iloc时传递了一个字符串索引器，而不是数字索引器。请确保使用数字索引器，例如整数或切片，来访问DataFrame的iloc函数。例如，如果你有一个名为 df 的DataFrame，你可以使用以下方式访问第一行和第二行数据： ``` df.iloc[0:2] ``` 如果你想要访问特定列的第一行和第二行数据，你可以使用以下方式： ``` df.iloc[0:2, 0:2] ``` 这将返回一个包含第一行和第二行，以及第一列和第二列的DataFrame。

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IndexError: .iloc requires numeric indexers, got ['一产' '二产']

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IndexError: .iloc requires numeric indexers, got ['风向' '风速' '湿度' '温度' '潮位' '能见度']

title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_) IndexError: invalid index to scalar variable.

title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_[0]) IndexError: invalid index to scalar variable.

36 a, b, c = weights[0][0][0].item(), weights[1][0][0].item(), weights[2][0][0].item() 37 print('拟合方程式：y = {:.2f} * exp({:.2f} * x) + {:.2f}'.format(a, b, c)) 38 print('参数：a = {:.2f}, b = {:.2f}, c = {:.2f}'.format(a, b, c)) IndexError: invalid index to scalar variable.

y = all_data.iloc[:, -1] 报错IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

def dropsame(data): for i in range(data.shape[1]): if pd.Series(data.iloc[:, i]).nunique(): data.drop(data.columns[i], axis=1, inplace=True) return data dropsame(data) IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

IndexError: invalid index to scalar variable.IndexError: invalid index to scalar variable.

IndexError: positional indexers are out-of-bounds

报错：sys.argv[1] IndexError: list index out of range？

IndexError: positional indexers are out-of-bounds出现错误怎么改

IndexError: Caught IndexError in DataLoader worker process 0.

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