pandas.errors.IndexingError: Too many indexers

这个错误通常是由于使用了太多的索引器引起的。在使用 Pandas 进行数据处理时，索引器是非常有用的，但是如果使用过多可能会导致出现错误。

例如，如果你想要选取某个 DataFrame 中的特定行和列，可以使用 loc 或 iloc 索引器来选择：

# 选取第一行和第二列
df.loc[0, 'col2']

# 选取前三行和前两列
df.iloc[:3, :2]

但是如果你使用了太多的索引器，例如同时使用了 loc 和 iloc，可能会导致出现 "Too many indexers" 错误。

因此，建议在使用 Pandas 进行数据处理时，仔细检查使用的索引器数量，确保不会出现这个错误。

相关问题

pandas.errors.IndexingError: Too many indexers什么意思

这个错误通常表示在 Pandas 中使用了过多的索引器或超出了索引器的限制。可能是因为您试图使用多个列或行索引进行索引或切片，而这超出了 Pandas 数据框或系列的索引器限制。您可以检查您的代码并查看是否需要修改索引器的使用方式。

发生异常: IndexingError Too many indexers File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\测试用2.py", line 16, in TS_AVERAGE sub_series=series.iloc[k-number+1,k+1] ~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\测试用2.py", line 28, in <module> print(TS_AVERAGE(data,2)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ pandas.errors.IndexingError: Too many indexers

这个错误是由于使用了错误的索引方式导致的。在`series.iloc`方法中，您需要使用逗号分隔起始索引和结束索引，而不是使用一个索引值作为输入参数。下面是修正后的代码示例：

import pandas as pd

def TS_AVERAGE(series, k, m):
    # 获取从第k项到第m项的子序列
    sub_series = series.iloc[k:m+1]
    
    # 计算子序列的平均值
    avg = sub_series.mean()
    
    return avg

# 创建一个示例Series
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

print(TS_AVERAGE(data, 2, 7))

输出结果如下：

5.5

在这个示例中，我们定义了一个名为`TS_AVERAGE`的函数，接受一个Series、起始索引k和结束索引m作为输入参数。在函数内部，我们使用逗号分隔起始索引和结束索引，并使用`series.iloc`方法获取从第k项到第m项的子序列。然后，我们使用`mean()`方法计算子序列的平均值，并将结果返回。最后，在主程序中调用`TS_AVERAGE`函数，并打印结果。请确保传递正确的起始索引和结束索引来避免出现IndexingError异常。