Python 3.x 提供了不可对齐的布尔级数键

我在尝试对熊猫数据帧进行切片时一直遇到这个问题。它有四列，如下所示，我们称之为

all\u data

：

我可以用下面的代码很好地绘制它：

generations = ['Boomers+', 'Gen X', 'Millennials', 'Students', 'Gen Z']

fig = plt.figure(figsize = (15,15))

for i,generations in enumerate(generations):
    ax = plt.subplot(2,3,i+1)
    ix = all_data['CustomerGroups'] == generations

    kmf.fit(T[ix], C[ix], label=generations)


    kmf.plot(ax=ax, legend=False)
    plt.title(generations, size = 16)
    plt.xlabel('Timeline in years')
    plt.xlim(0,5)
    if  i ==0:
        plt.ylabel('Frac Remaining After $n$ Yrs')
    if  i ==3:
        plt.ylabel('Frac Remaining After $n$ Yrs')

fig.tight_layout()
#fig.suptitle('Survivability of Checking Accts By Generation', size = 16)
fig.subplots_adjust(top=0.88, hspace = .4)
plt.show()

然而，我想做一些类似的事情。

CustomerGroups

列中有

NaN

，这是手动排列

代的原因

似乎每次对数据帧进行切片并删除NaN的操作都会给我一个错误
当我尝试打印时提供的不可对齐布尔序列键
正在使用相同的代码并只是更改数据帧

同样，
频道
列可以是
在线
或
分支
。同样，无论我试图通过
通道
列拆分
所有数据
，以从
联机
或
分支
标准创建新的数据帧，我都会得到与布尔索引相同的错误

我在这里尝试了其他帖子中的许多选项
（reset\u index，pd.notnull，）
等等，但当我用相同的代码绘制时，它会不断产生索引问题

从
all\u数据
创建子集的最佳方法是什么？该数据不创建
不可对齐的布尔序列键
错误

这在过去是行之有效的：

#create the slice using the .copy
online = checkingRed[['Channel', 'State', 'CustYears', 'Observed',
'CustomerGroups', 'ProductYears']].copy()

#remove the branch from the data set
online = online.loc[online['Channel'] != 'Branch'] #use .loc for cleaner slice

#reset the index so that it is unique
online['index'] = np.arange(len(online))
online = online.set_index('index')

online['index']=np.arange（len（online））
此处
len（online）
返回列数或列数，您希望
online['index']=np.arange（online.shape[0]）
这可能与您的问题有关，也可能与您的问题无关，因为我对熊猫一无所知，您的缩进被破坏了。enumerate（generations）中的
for i，generations:
行看起来有问题，因为在for循环之后，generations将引用原始generations list.oops中的最后一项，刚刚注意到。谢谢，但这不是问题所在，因为在进行任何切片之前，代码都能在数据帧上完美工作。我在@EdChum处做了更改，但仍然得到错误。我正在使用Pandas v 0.18.1，如果这很重要的话。有了上面的代码，
online.index.的结果是唯一的
返回
True
。我必须有你的实际数据和完整的代码才能完全调试这个
online['index']=np.arange（len（online））
这里
len（online）
返回你想要的
online['index']=np.arange（online.shape[0]）
这可能与您的问题有关，也可能与您的问题无关，因为我对熊猫一无所知，而且您的缩进被破坏。enumerate（世代）中I的
代数：
行看起来有问题，因为在for循环之后，代将引用原始代列表中的最后一项。oops，刚刚注意到。谢谢，但这不是问题，因为代码在任何切片完成之前都能在数据帧上完美工作。我在@EdChum处做了更改，但仍然得到错误。我使用的是Pandas v 0.18.1如果这很重要。对于上面的代码，
online.index.is_unique
的结果将返回
True
。我必须拥有您的实际数据和完整的代码才能完全调试它