用pandas库的drop函数报错 not found in axis ，如何解决

"not found in axis"错误通常是因为在使用pandas的drop函数时，指定的轴(axis)参数值不正确。请确保你正确理解了drop函数的用法和参数。

pandas的drop函数有两个常用的轴参数：`axis=0`表示按行操作，`axis=1`表示按列操作。如果你在使用drop函数时指定了一个不存在的轴参数值，就会出现"not found in axis"错误。

下面是一些解决方案：

1. 检查轴参数：确认你正确指定了要删除的行或列的轴参数。如果你要删除行，应该使用`axis=0`；如果你要删除列，应该使用`axis=1`。

2. 检查要删除的行或列是否存在：确保你要删除的行或列在数据中存在。如果不存在，就会报错。

3. 检查pandas版本：确保你使用的是最新版本的pandas库。有时候，旧版本的pandas可能会导致一些问题。你可以通过运行`pip install --upgrade pandas`来升级到最新版本。

如果你能提供更具体的代码和错误信息，我可以更详细地帮助你解决问题。

相关问题

--------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_12396\356241790.py in <module> 3 if (df['应发库'][i]!="sz"and df['应发库'][i]!="cs"and df['应发库'][i]!="sy"and df['应发库'][i]!="sh"and df['应发库'][i]!="cd"and df['应发库'][i]!="xa"and df['应发库'][i]!="km"and df['应发库'][i]!="jn"and df['应发库'][i]!="bj"): 4 droplist.append(i) ----> 5 df2=df1.drop(labels=droplist,axis=0) ~\AppData\Local\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py in wrapper(*args, **kwargs) 309 stacklevel=stacklevel, 310 ) --> 311 return func(*args, **kwargs) 312 313 return wrapper ~\AppData\Local\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in drop(self, labels, axis, index, columns, level, inplace, errors) 4911 level=level, 4912 inplace=inplace, -> 4913 errors=errors, 4914 ) 4915 ~\AppData\Local\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in drop(self, labels, axis, index, columns, level, inplace, errors) 4148 for axis, labels in axes.items(): 4149 if labels is not None: -> 4150 obj = obj._drop_axis(labels, axis, level=level, errors=errors) 4151 4152 if inplace: ~\AppData\Local\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in _drop_axis(self, labels, axis, level, errors) 4183 new_axis = axis.drop(labels, level=level, errors=errors) 4184 else: -> 4185 new_axis = axis.drop(labels, errors=errors) 4186 result = self.reindex(**{axis_name: new_axis}) 4187 ~\AppData\Local\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in drop(self, labels, errors) 6015 if mask.any(): 6016 if errors != "ignore": -> 6017 raise KeyError(f"{labels[mask]} not found in axis") 6018 indexer = indexer[~mask] 6019 return self.delete(indexer) KeyError: '[357143] not found in axis'

这个错误是由于你试图删除一个不存在的索引标签引起的。你需要检查代码，确保你要删除的标签是存在的，并且没有重复的标签。如果你不确定要删除的标签是否存在，你可以使用 Pandas 的 `isin()` 函数来检查。例如，你可以使用以下代码来检查要删除的标签是否存在于数据框中：

print(set(droplist).issubset(set(df1.index)))

这将返回一个布尔值，告诉你要删除的标签是否都存在于数据框中。如果不是，则需要进一步检查要删除的标签是否正确。

运行上述代码提示：maximum supported dimension for an ndarray is 32 found 150

这是因为在使用 `np.meshgrid` 时，它将所有输入的数组展平并在内部构建一个 n 维数组，其中 n 是输入数组的数量。根据错误消息，您的输入数组有150个元素，因此n的值超过了numpy数组的最大维度限制。

要解决这个问题，您可以使用 `np.broadcast_arrays` 函数来代替 `np.meshgrid`。此函数允许您广播输入数组以匹配形状，而不会构建一个大的n维数组。例如：

import numpy as np
import pandas as pd

def doe(factors):
df_col = list(factors.keys())
values = np.broadcast_arrays(*[np.asarray(v) for v in factors.values()])
values = np.stack(values, axis=-1).reshape(-1, len(factors))
df = pd.DataFrame(values, columns=df_col)
df["标准序"] = np.arange(1, len(df)+1)
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
return df

这样修改代码后，您应该能够处理更大的输入数组。