Traceback (most recent call last): File "D:\可信甄别\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3652, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 147, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 176, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7080, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7088, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 0 The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\可信甄别\LSTM_data_cleansing.py", line 61, in <module> deal_num_lessthan51('LSTM2.1.csv','LSTM3.1.csv') File "D:\可信甄别\LSTM_data_cleansing.py", line 42, in deal_num_lessthan51 dict1.setdefault(num, []).append(df[i]) File "D:\可信甄别\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3761, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "D:\可信甄别\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3654, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 0

这个错误一般是由于使用了一个不存在的key来访问字典或DataFrame导致的。具体来说，根据你提供的代码，这个错误可能是由以下原因导致的：

1. `df` DataFrame中不存在索引为0的列，导致在访问 `df[i]` 时出现了KeyError。可以通过打印 `df` DataFrame的列名来检查该问题，例如 `print(df.columns)`。
2. 在调用 `deal_num_lessthan51()` 函数时，`df` DataFrame中的列数小于等于i，导致在访问 `df[i]` 时出现了KeyError。可以通过打印 `df` DataFrame的列数来检查该问题，例如 `print(df.shape)`。

需要根据具体的情况进行调试，以确定导致错误的具体原因。可以在代码中添加一些调试语句，例如打印变量的值，来帮助调试。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\project\venv\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3652, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key)

这个错误信息通常表示在 Pandas 数据框中查找某个列或行时找不到对应的标签。具体原因可能有很多种，以下是一些常见的情况：

- 找不到指定的列名或行标签。在使用 Pandas 的方法时，如果指定的列名或行标签不存在，就会出现这个错误。你可以检查一下你的代码，看看是否正确地指定了列名或行标签。

- 数据框中出现了重复的列名或行标签。如果数据框中有两个或多个重复的列名或行标签，Pandas 就会出现困惑，无法判断应该选择哪个标签。你可以使用 `.duplicated()` 方法检查一下数据框中是否有重复的列名或行标签，并使用 `.drop_duplicates()` 方法去除重复的列名或行标签。

- 数据框的索引不是标签索引。Pandas 中的索引有两种类型，一种是标签索引，另一种是位置索引。如果你使用了位置索引而不是标签索引，就会出现这个错误。你可以使用 `.loc[]` 方法来使用标签索引，或者使用 `.iloc[]` 方法来使用位置索引。

如果你能提供更多的上下文信息或代码片段，我可以更具体地帮助你解决问题。

出现以下错误：Traceback (most recent call last): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\拼接多个execl表，保留表头.py", line 29, in <module> result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 385, in concat return op.get_result() File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 612, in get_result indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3731, in get_indexer raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects

这个错误通常是由于拼接后的数据框中存在重复的行索引引起的。你可以尝试在拼接前将每个数据框的索引重置为唯一的整数索引，例如：

import pandas as pd
import openpyxl

# 指定要拼接的表格文件名列表
filenames = [
    '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx',
    '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx'
]

# 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来
dataframes = []
headers = []
for filename in filenames:
    wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True)
    ws = wb.worksheets[0]
    df = []
    for row in ws.iter_rows(values_only=True):
        df.append(row)
    df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0])
    header = pd.DataFrame(df.iloc[:1])
    headers.append(header)
    df = df.iloc[1:]
    df.reset_index(drop=True, inplace=True)  # 重置索引为唯一的整数索引
    dataframes.append(df)

# 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起
result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)

# 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前