too many indexers报错

这个错误通常发生在使用多个 Indexer 对象进行索引时，可能是由于内存不足或硬件限制导致的。你可以尝试以下解决方法：

1. 减少索引器的数量，尽可能使用一个 Indexer 对象进行索引。

2. 减少索引器的缓存大小，以减少内存占用。

3. 增加硬件资源，如增加内存、更换更快的硬盘等。

4. 优化代码，尽可能减少不必要的内存占用。

如果以上方法无法解决问题，你可能需要考虑使用更高级别的索引库或搜索库，例如 Elasticsearch 或 Solr，它们可以更好地处理大规模数据索引和搜索。

相关问题

Too many indexers报错

这个错误通常发生在使用多个 Indexer 对象进行索引时，可能是由于内存不足或硬件限制导致的。你可以尝试以下解决方法：

1. 减少索引器的数量，尽可能使用一个 Indexer 对象进行索引。

2. 减少索引器的缓存大小，以减少内存占用。

3. 增加硬件资源，如增加内存、更换更快的硬盘等。

4. 优化代码，尽可能减少不必要的内存占用。

如果以上方法无法解决问题，你可能需要考虑使用更高级别的索引库或搜索库，例如 Elasticsearch 或 Solr，它们可以更好地处理大规模数据索引和搜索。

iloc报错too many indexers

"Too many indexers"错误通常出现在使用 pandas 的 iloc 函数时，这种错误通常原因是在 iloc 函数中使用了太多的索引器。

在 iloc 函数中，我们可以使用单个整数、切片或布尔值数组来选择数据集中的行和列。但是如果同时使用多个索引器，就会导致出现 "Too many indexers" 错误。

例如，下面的代码将会出现该错误：

import pandas as pd

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

# 错误的示例
df.iloc[0:2, ['A', 'B']]

正确的做法是使用整数索引器或者切片来选择列数据，例如：

# 正确的示例
df.iloc[0:2, 0:2]  # 使用整数索引器
df.iloc[0:2, :2]   # 使用切片

如果你需要选择多个列，可以使用一个整数列表来选择列数据，例如：

# 正确的示例
df.iloc[0:2, [0, 1]]  # 选择 A 和 B 两列的数据

总之，使用 iloc 函数时需要避免使用太多的索引器，只需使用单个整数、切片或整数列表即可。