NotImplementedError: iLocation based boolean indexing on an integer type is not available怎么修改

这个错误通常出现在尝试对一个整数类型的数据进行基于位置的布尔索引（boolean indexing）时。这是因为整数类型的数据不支持这种类型的索引操作。

要解决这个问题，你需要将整数类型的数据转换为支持基于位置的布尔索引的数据类型，例如 NumPy 数组或 Pandas 数据帧。例如，你可以将整数列表转换为 NumPy 数组，然后使用布尔索引来选择数组中的元素：

import numpy as np

# 将整数列表转换为 NumPy 数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用布尔索引来选择数组中的元素
mask = np.array([False, True, False, True, False])
result = arr[mask]

print(result)  # 输出 [2 4]

如果你使用的是 Pandas 数据帧，则可以使用 `.iloc[]` 属性来进行基于位置的布尔索引操作：

import pandas as pd

# 创建一个包含整数的 Pandas 数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 使用布尔索引来选择数据帧中的元素
mask = pd.Series([False, True, False])
result = df.iloc[mask]

print(result)

这样就可以避免出现 `NotImplementedError` 错误了。

相关问题

ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] types

这个错误通常是由于使用了错误的索引方式导致的。在 Python 中，可以使用整数、整数切片、整数列表或布尔数组来进行索引。如果使用了其他类型的索引，就会出现这个错误。

可能的原因包括：

1. 使用了浮点数或字符串来进行索引；
2. 使用了包含非整数元素的列表来进行索引；
3. 使用了不支持的索引类型。

你可以检查一下你的代码，看看是否存在这些问题，并尝试使用正确的索引方式来解决问题。

urely integer-location based indexing for selection by position. .iloc[] is primarily integer position based (from 0 to length-1 of the axis), but may also be used with a boolean array. Allowed inputs are: An integer, e.g. 5. A list or array of integers, e.g. [4, 3, 0]. A slice object with ints, e.g. 1:7. A boolean array. A callable function with one argument (the calling Series or DataFrame) and that returns valid output for indexing (one of the above). This is useful in method chains, when you don't have a reference to the calling object, but would like to base your selection on some value. .iloc will raise IndexError if a requested indexer is out-of-bounds, except slice indexers which allow out-of-bounds indexing (this conforms with python/numpy slice semantics). See more at Selection by Position .

`.iloc[]` 是一种基于整数位置的索引方式，用于根据位置选择数据。

`.iloc[]` 主要是基于整数位置进行索引（从 0 到轴长度-1），但也可以与布尔数组一起使用。

允许的输入有：
- 一个整数，例如 5。
- 一个整数列表或数组，例如 [4, 3, 0]。
- 一个整数切片对象，例如 1:7。
- 一个布尔数组。
- 一个可调用函数，接受一个参数（调用的 Series 或 DataFrame），并返回有效的索引输出（上述任意一种）。这在方法链中非常有用，当你没有对调用对象的引用，但想要根据某个值进行选择时。

如果请求的索引超出了范围，`.iloc` 会引发 IndexError，但切片索引允许超出范围的索引（这符合 Python/NumPy 的切片语义）。

更多信息请参阅 Selection by Position。