pd.DataFrame报list index out of range

这个错误通常是因为访问了一个超出列表索引范围的元素导致的。可能的原因是你正在访问一个空列表或者索引不正确。你可以检查程序中访问列表的语句，看看是否有问题。另外，你可以确定你的列表长度是否正确，以及以列表中元素的索引是否正确。如果以上方法都没有解决问题，你可以将代码片段与详细错误信息提供给开发人员进行调试。

相关问题

不按照顺序，pd.DataFrame输入指定行数的pd.DataFrame

### 回答1：
你可以使用 `pd.DataFrame.head(n)` 方法来获取指定行数的 `pd.DataFrame`，其中 `n` 是你想要获取的行数。

例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 获取前两行
df_head_2 = df.head(2)

print(df_head_2)

输出：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8

### 回答2：
要根据指定行数输入DataFrame，可以使用pandas库的reindex方法。reindex方法可以根据给定的行索引值重新排序DataFrame的行。

首先，我们假设有一个包含n个行的DataFrame df。想要按指定行数输入新的DataFrame，可以按照以下步骤操作：

1. 创建一个包含指定行数的空DataFrame new_df。

new_df = pd.DataFrame(index=np.arange(m), columns=df.columns)

这里，m代表新DataFrame的行数。

2. 使用reindex方法按指定行索引值重新排序df的行。

new_df = new_df.reindex(df.index[:m])

这里，df.index[:m]表示df的前m行的行索引值。

完成以上操作后，new_df将会是一个包含指定行数的DataFrame，它的列名与原来的df相同，但是行顺序是根据指定行数重新排序的。

需要注意的是，如果指定的行数超过原DataFrame的行数，会出现NaN值。如果指定的行数少于原DataFrame的行数，那么只会包含前m行的数据。

以上就是一个简单的方法来按照指定行数输入DataFrame。希望对你有所帮助！

### 回答3：
要想不按照顺序输入指定行数的pd.DataFrame，通常可以通过以下几种方法实现。

首先，可以使用pandas的reindex()函数。该函数可以根据指定的索引值重新排列DataFrame的行，并返回重新排列后的DataFrame。可以先创建一个包含所有行索引的列表，然后使用numpy的random.shuffle()函数将该列表打乱顺序，最后使用reindex()函数重新排列DataFrame的行。代码示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建原始的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 打乱行索引的顺序
shuffled_index = list(df.index)
np.random.shuffle(shuffled_index)

# 重新排列DataFrame的行
new_df = df.reindex(shuffled_index)

print(new_df)

另一种方法是使用pandas的sample()函数进行随机抽样。该函数可以随机地从DataFrame中抽取指定数量的行，并返回随机抽取后的DataFrame。代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建原始的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 随机抽取指定数量的行
num_rows = 3
new_df = df.sample(n=num_rows)

print(new_df)

以上两种方法可以实现不按照顺序输入指定行数的pd.DataFrame。

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in df_daily.index: date_range=pd.date_range(day,periods=24,freq='H') daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)']).set_index(date_range) hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df]) print(hour_date)这串代码为什么会报错：键值不匹配

这段代码可能会出现“键值不匹配”的错误，是因为在执行`hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df])`时，`hour_date`和`daily_df`的列名不匹配。可以尝试在`daily_df`的列名上添加一个前缀，以与`hour_date`的列名匹配，例如：

daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)'], columns=['TEMP']).set_index(date_range)

这样可以将`daily_df`的列名改为`TEMP`，与`hour_date`中的列名匹配。