Python 错误：<；类型'；对象'&燃气轮机；在dataframe.resample（）.mean（）上

我必须修复一些遗留代码，这些代码会更改每日样本数据，如下所示：

sample_data = [
    {
        'id': 10,
        'name': 'example',
        'tags': '["one", "two"]',  # json encoded
        '2016-12-20': 2,
        '2016-12-21': 3,
        '2016-12-22': 10,
        '2016-12-23': 4,
        '2016-12-24': 7,
        '2016-12-25': 5,
        '2016-12-26': 1,
        '2016-12-27': 6,
        '2016-12-28': 4,
        '2016-12-29': 3,
        '2016-12-30': 1,
    },
    {
        'id': 11,
        'name': None,
        'tags': '["one"]',  # json encoded
        '2016-12-20': 6,
        '2016-12-21': 10,
        '2016-12-22': 190,
        '2016-12-23': 77,
        '2016-12-24': 35,
        '2016-12-25': 346,
        '2016-12-26': 6,
        '2016-12-27': 9,
        '2016-12-28': 8,
        '2016-12-29': 3,
        '2016-12-30': 0,
    }
]

df = pd.DataFrame(data=sample_data)
df.set_index(['id', 'name', 'tags'], inplace=True)
df.columns = pd.to_datetime(df.columns)
df = df.replace(0, 1000)
df = df.T.resample('W')
df = df.mean()
df.index = df.index.strftime('%Y-%m-%d')
df = df.round()
df = df.fillna(method='ffill')
result = df.T.reset_index().to_dict(orient='records')

变成每周的方式。代码本身如下所示：

sample_data = [
    {
        'id': 10,
        'name': 'example',
        'tags': '["one", "two"]',  # json encoded
        '2016-12-20': 2,
        '2016-12-21': 3,
        '2016-12-22': 10,
        '2016-12-23': 4,
        '2016-12-24': 7,
        '2016-12-25': 5,
        '2016-12-26': 1,
        '2016-12-27': 6,
        '2016-12-28': 4,
        '2016-12-29': 3,
        '2016-12-30': 1,
    },
    {
        'id': 11,
        'name': None,
        'tags': '["one"]',  # json encoded
        '2016-12-20': 6,
        '2016-12-21': 10,
        '2016-12-22': 190,
        '2016-12-23': 77,
        '2016-12-24': 35,
        '2016-12-25': 346,
        '2016-12-26': 6,
        '2016-12-27': 9,
        '2016-12-28': 8,
        '2016-12-29': 3,
        '2016-12-30': 0,
    }
]

df = pd.DataFrame(data=sample_data)
df.set_index(['id', 'name', 'tags'], inplace=True)
df.columns = pd.to_datetime(df.columns)
df = df.replace(0, 1000)
df = df.T.resample('W')
df = df.mean()
df.index = df.index.strftime('%Y-%m-%d')
df = df.round()
df = df.fillna(method='ffill')
result = df.T.reset_index().to_dict(orient='records')

但是，我在执行过程中遇到了一个错误。代码正在处理大量数据（>10k行），错误似乎只是偶尔发生。回溯如下：

  File "[...]/api/helpers.py", line 277, in resample
    df = df.mean()
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/tseries/resample.py", line 540, in f
    return self._downsample(_method)
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/tseries/resample.py", line 693, in _downsample
    self.grouper, axis=self.axis).aggregate(how, **kwargs)
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 3704, in aggregate
    return super(DataFrameGroupBy, self).aggregate(arg, *args, **kwargs)
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 3193, in aggregate
    result, how = self._aggregate(arg, _level=_level, *args, **kwargs)
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/base.py", line 432, in _aggregate
    return getattr(self, arg)(*args, **kwargs), None
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 1047, in median
    return self._python_agg_general(f)
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 818, in _python_agg_general
    for name, obj in self._iterate_slices():
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 3123, in _iterate_slices
    yield val, slicer(val)
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 3115, in <lambda>
    slicer = lambda x: self.obj[x]
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.py", line 2057, in __getitem__
    return self._getitem_multilevel(key)
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.py", line 2101, in _getitem_multilevel
    loc = self.columns.get_loc(key)
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/indexes/multi.py", line 1686, in get_loc
    mask = self.labels[i][loc] == self.levels[i].get_loc(k)
  File "[...]/lib/python2.7/site-packages/pandas/indexes/base.py", line 2136, in get_loc
    return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))
  File "pandas/index.pyx", line 132, in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:4145)
  File "pandas/index.pyx", line 154, in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:4009)
  File "pandas/src/hashtable_class_helper.pxi", line 732, in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:13166)
  File "pandas/src/hashtable_class_helper.pxi", line 740, in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:13120)
KeyError: <type 'object'>

文件“[…]/api/helpers.py”，第277行，重采样
df=df.mean（）
文件“[…]/lib/python2.7/site packages/pandas/tseries/resample.py”，第540行，f
返回自下采样（_方法）
文件“[…]/lib/python2.7/site packages/pandas/tseries/resample.py”，第693行，在下采样中
self.gropper，axis=self.axis）.聚合（方式，**kwargs）
文件“[…]/lib/python2.7/site packages/pandas/core/groupby.py”，第3704行，总计
返回super（DataFrameGroupBy，self）.aggregate（arg，*args，**kwargs）
文件“[…]/lib/python2.7/site packages/pandas/core/groupby.py”，第3193行，总计
结果，how=self.\u聚合（arg，\u-level=\u-level，*args，**kwargs）
文件“[…]/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/base.py”，第432行，汇总
返回getattr（self，arg）（*args，**kwargs），无
文件“[…]/lib/python2.7/site packages/pandas/core/groupby.py”，第1047行，中间位置
返回自我。_python_agg_general（f）
文件“[…]/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py”，第818行，在python-agg-general中
对于名称，对象在self._iterate_slices（）：
文件“[…]/lib/python2.7/site packages/pandas/core/groupby.py”，第3123行，在迭代切片中
产量val，切片机（val）
文件“[…]/lib/python2.7/site packages/pandas/core/groupby.py”，第3115行，在
切片器=lambda x:self.obj[x]
文件“[…]/lib/python2.7/site packages/pandas/core/frame.py”，第2057行，在__
返回自我。\u获取项目\u多级（键）
文件“[…]/lib/python2.7/site packages/pandas/core/frame.py”，第2101行，位于
loc=self.columns.get_loc（键）
文件“[…]/lib/python2.7/site packages/pandas/index/multi.py”，第1686行，在get_loc中
掩码=self.labels[i][loc]==self.levels[i]。获取位置（k）
文件“[…]/lib/python2.7/site packages/pandas/index/base.py”，第2136行，在get_loc中
返回self.\u引擎。获取\u loc（self.\u可能\u cast\u索引器（键））
pandas.index.IndexEngine.get_loc（pandas/index.c:4145）中的文件“pandas/index.pyx”，第132行
文件“pandas/index.pyx”，第154行，在pandas.index.IndexEngine.get_loc（pandas/index.c:4009）中
文件“pandas/src/hashtable_class_helper.pxi”，第732行，在pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_项（pandas/hashtable.c:13166）中
pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_项（pandas/hashtable.c:13120）中的第740行文件“pandas/src/hashtable_class_helper.pxi”
关键错误：

---

不管我做什么，我似乎都无法修复它，而且我对熊猫也不是很有经验。代码有什么我没有注意到的错误吗？谢谢你抽出时间。

你对熊猫的看法是什么？对我来说，它与您的示例数据完美地结合在一起。这里也是一样，看起来像是版本问题。熊猫0.19.2数量==1.11.3；熊猫==0.19.2。我要补充的是，所讨论的代码处理的数据量非常大，只有在提供了所述的非常大的输入数据时才会发生错误。您可以尝试使用a来找出导致键错误的

key

的值。您对pandas的看法是什么？对我来说，它与您的示例数据完美地结合在一起。这里也是一样，看起来像是版本问题。熊猫0.19.2数量==1.11.3；熊猫==0.19.2。我要补充的是，所讨论的代码处理的数据量非常大，只有在提供了所述的非常大的输入数据时才会发生错误。您可以尝试使用来找出导致键错误的

key

的值。