Python 2.7 KeyError：不在索引中，使用从自身数据帧生成的键

我在

Pandas

DataFrame

中有两列，它的索引是

datetime

。这两列包含测量相同参数的数据，但两列都不完整（有些行根本没有数据，有些行在两列中都有数据，另一些行在“a”或“b”列中有数据）

我编写了以下代码来查找列中的间隙，生成这些间隙出现的日期索引列表，并使用此列表查找和替换丢失的数据。但是我在第3行得到了一个

KeyError:notin index

，我不明白，因为我用来索引的键来自

数据帧本身。有人能解释一下为什么会发生这种情况，以及我能做些什么来解决它吗？代码如下：

def merge_func(df):
    null_index = df[(df['DOC_mg/L'].isnull() == False) & (df['TOC_mg/L'].isnull() == True)].index
    df['TOC_mg/L'][null_index] = df[null_index]['DOC_mg/L']
    notnull_index = df[(df['DOC_mg/L'].isnull() == True) & (df['TOC_mg/L'].isnull() == False)].index
    df['DOC_mg/L'][notnull_index] = df[notnull_index]['TOC_mg/L']

    df.insert(len(df.columns), 'Mean_mg/L', 0.0)
    df['Mean_mg/L'] = (df['DOC_mg/L'] + df['TOC_mg/L']) / 2
    return df

merge_func(sve)

当您考虑执行作业时，应使用
.loc
：

df.loc[null_index,'TOC_mg/L']=df['DOC_mg/L']

df.loc[null_index,'TOC_mg/L']=df['DOC_mg/L']
df.loc[notnull_index, 'DOC_mg/L'] = df['TOC_mg/L']

原始代码中的错误是索引查找下标值的顺序：

df['TOC_mg/L'][null_index] = df[null_index]['DOC_mg/L']

将产生索引错误，我在玩具数据集上得到错误：
indexer错误：索引超出范围

如果您将顺序更改为此，它可能会起作用：

df['TOC_mg/L'][null_index] = df['DOC_mg/L'][null_index]

但是，这是链式分配，应该避免，请参见

因此，您应该使用
loc
：

df.loc[null_index,'TOC_mg/L']=df['DOC_mg/L']

df.loc[null_index,'TOC_mg/L']=df['DOC_mg/L']
df.loc[notnull_index, 'DOC_mg/L'] = df['TOC_mg/L']

请注意，不必为rhs使用相同的索引，因为它将正确对齐
如果这样做，它是否工作：
df.loc[null_index，'TOC_mg/L']=df['DOC_mg/L']
是的，它工作得很好。谢谢你想让我发帖回答吗？是的，如果你不介意的话！