Python 错误，但可以'；我不明白为什么？决策树部分（关键错误）

为什么返回键错误2， 像

KeyError回溯（最近的呼叫 最后）在 ---->1扩展树（数据2）

在扩展树中（数据） 4. 5对于范围内的值（len（数据））： ---->6如果（target2[值]=“否”）： 7 n=n+1 8 elif（target2[值]=“是”）：

中的~\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\series.py getitem（self，key） 869 key=com.apply\u如果可调用（key，self） 870尝试： -->871结果=self.index.get_值（self，key） 872 873如果不是标量（结果）：

中的~\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\index\base.py 获取_值（自身、系列、键）4403 k= self.\u convert\u scalar\u indexer（k，kind=“getitem”）4404尝试： ->4405返回self.\u engine.get\u值（s，k，tz=getattr（series.dtype，“tz”，None））4406除了keyrerror 如果len（self）>0且（self.holds_integer（）为e1:4407 或self.is_boolean（））：

pandas中的pandas\libs\index.pyx.\u libs.index.IndexEngine.get\u value（）

pandas中的pandas\libs\index.pyx.\u libs.index.IndexEngine.get\u value（）

pandas中的pandas\libs\index.pyx.\u libs.index.IndexEngine.get\u loc（）

pandas\u libs\hashtable\u class\u helper.pxi位于 pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item（）

pandas\u libs\hashtable\u class\u helper.pxi位于 pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item（）

关键错误：2

---

KeyError

主要是指字典中不存在键&在您的代码检查中

target2[2]

值是否存在于

expensing_树中

function很好的建议，实际上它是一个数据集，所以我删除了一些记录，在索引3和4记录也被删除的情况下，我可以重新排列数据帧的索引号吗？在删除一些行之后，您可以只知道您希望在函数“当前”或“当前”中匹配什么

def childs(data):
        target2 = data2['buys_computer']
        total_entropy2 = entropy_gain_dataset(target2)
        #total_entropy2
        
        income2 = data2['income']
        ig_income2 = total_entropy2 - (entropy_class(income2, target2))
        #ig_income2
        
        student2 = data2['student']
        ig_student2 = total_entropy2 - (entropy_class(student2, target2))
        #ig_student2
        
        rating2 = data2['credit_rating']
        ig_rating2 = total_entropy2 - (entropy_class(rating2, target2))
        #ig_rating2
        
        node = list()

        if (ig_income2 > ig_student2 and ig_income2 > ig_rating2):
            node = income2
    

        elif (ig_student2 > ig_income2 and ig_student2 > ig_rating2):
            node = student2    

        elif (ig_rating2 > ig_income2 and ig_rating2 > ig_student2):
            node = rating2
            
        return node 


def expending_tree(data):
    target2 = data2['buys_computer']
    y, n = 0, 0
    
    for value in range(len(data)):
        if (target2[value] == 'no'):
            n = n+1
        elif (target2[value] == 'yes'):
            y = y+1
    if(y == 0):
        pass
    elif (n == 0):
        pass
    else:
        x = childs(data)
        print(x)
'''