df.loc 不执行
时间: 2024-05-12 14:10:29 浏览: 9
df.loc是Pandas库中的一个方法,用于按照标签或布尔条件从DataFrame中选择行和列。它可以通过标签或布尔条件来定位和选择数据。
具体来说,df.loc的语法如下:
df.loc[row_indexer, column_indexer]
其中,row_indexer表示行的选择器,可以是单个标签、标签列表、标签切片、布尔数组或布尔条件;
column_indexer表示列的选择器,可以是单个标签、标签列表、标签切片、布尔数组或布尔条件。
当不执行df.loc时,可能有以下几种情况:
1. 代码中没有调用df.loc方法,或者没有正确引入Pandas库。
2. DataFrame对象df不存在,或者没有正确创建DataFrame对象。
3. 代码中存在语法错误或逻辑错误,导致df.loc方法没有被执行。
如果你遇到了问题,请检查以上可能的原因,并确保正确使用df.loc方法。如果问题仍然存在,请提供更多的信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
相关问题
df.loc[mask, '房号'] = df.loc[mask, '坐落'].str.extract(r'(\d)')报错incompatible indexer with Dataframe
这个错误通常是因为您使用了不兼容的索引器(indexer),例如在使用 `.loc` 时,传递了不兼容的 DataFrame。
请检查您的代码,确保 `mask` 和 `df` 都是 DataFrame 类型,并且在使用 `.loc` 时,确保传递正确的参数。另外,您可以尝试使用 `.iloc` 来替换 `.loc`,或者使用 `.loc` 的另一种语法来避免这个错误。例如,您可以尝试这样的代码:
```
df['房号'] = df['坐落'].str.extract(r'(\d)')
```
这将在整个 DataFrame 上执行,而不是在 mask 上执行。如果您只想在 mask 中的行上执行,可以尝试这样的代码:
```
df.loc[mask, '房号'] = df.loc[mask, '坐落'].str.extract(r'(\d)').values
```
这将确保在 mask 中的行上执行,并使用 `.values` 来避免不兼容的索引器错误。
if df1.loc['下行带宽'] == '100M' and df1.loc['下行速率'] < 50: else: df1['低速率差小区'] = '是'
在你提供的代码中,有一个语法错误。在Python中,if语句需要有一个对应的代码块来执行条件为True时的操作。这里是一个修正后的代码示例:
```python
if df1.loc['下行带宽'] == '100M' and df1.loc['下行速率'] < 50:
df1['低速率差小区'] = '是'
else:
df1['低速率差小区'] = '否'
```
修正后的代码会检查条件`df1.loc['下行带宽'] == '100M'`和`df1.loc['下行速率'] < 50`是否都为True。如果是,则将`df1['低速率差小区']`列的值设为'是';否则,将其设为'否'。
请注意,这里假设`df1`是一个DataFrame对象,并且你需要确保索引`'下行带宽'`和`'下行速率'`在`df1`中是有效的索引。如果这些索引不存在,你可能需要根据实际情况进行调整代码。