Python 使用For循环修改Pandas中的数据帧字典

我正在看一本关于熊猫的教程。我决定用我认为应该是直截了当的方法做一半的实验。我将它浓缩成一个简单的代码，供其他人亲自复制，并帮助我了解我的错误或Python中的错误

df = pd.DataFrame({'A': 1.,
                   'B': pd.Timestamp('20130102'),
                   'C': pd.Series(1, index = list(range(4)), dtype = 'float32'),
                   'D': np.array([3] * 4, dtype = 'int32'),
                   'E': pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
                   'F': 'foo'
                   })

# Made copy of df and modified it individually to show that it works.
df2 = df
df2.drop([1,3], inplace=True) # Dropping 2nd and 5th row.
print(df2)

# Now trying to do the same for multiple dataframes in a 
# dictionary keeps giving me an error.

dic = {'1900' : df, '1901' : df, '1902' : df} # Dic w/ 3 pairs.
names = ['1900', '1901', '1902']              # The dic keys in list.

# For loop to drop the 2nd and 4th row.
for ii in names:
    df_dic = dic[str(ii)]
    df_dic.drop([1,3], inplace=True)
    dic[str(ii)] = df_dic

我得到的结果是：

     A          B    C  D     E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo
--------------------------------------------------------------------------
ValueError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-139-8236a9c3389e> in <module>()
     21 for ii in names:
     22     df_dic = dic[str(ii)]
---> 23     df_dic.drop([1,3], inplace=True)

C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in drop(self, labels, axis, level, inplace, errors)
   1905                 new_axis = axis.drop(labels, level=level, errors=errors)
   1906             else:
-> 1907                 new_axis = axis.drop(labels, errors=errors)
   1908             dropped = self.reindex(**{axis_name: new_axis})
   1909             try:

C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py in drop(self, labels, errors)
   3260             if errors != 'ignore':
   3261                 raise ValueError('labels %s not contained in axis' %
-> 3262                                  labels[mask])
   3263             indexer = indexer[~mask]
   3264         return self.delete(indexer)

ValueError: labels [1 3] not contained in axis

abcdef
0 1.0 2013-01-02 1.0 3测试食品
2 1.0 2013-01-02 1.0 3测试食品
--------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
21关于ii的名称：
22 df_dic=dic[str（ii）]
--->23方向盘下降（[1,3]，原地=真）
C:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\generic.py放置（self、labels、axis、level、inplace、errors）
1905新_轴=轴。放置（标签，级别=级别，错误=错误）
1906年其他：
->1907新_轴=轴。下拉（标签，错误=错误）
1908 drop=self.reindex（**{axis\u name:new\u axis}）
1909尝试：
C:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\index\base.py放入（self、labels、errors）
3260如果出现错误！='忽略'：
3261 raise VALUERROR（'轴中不包含标签%s'%
->3262标签[遮罩]）
3263索引器=索引器[~掩码]
3264返回自删除（索引器）
ValueError:轴中不包含标签[1 3]

所以很明显，在单独执行时删除行是有效的，因为它给了我所需的输出。为什么在

For循环中实现会使其行为异常

提前感谢。
您需要
数据帧
：

for ii in names:
    df_dic = dic[str(ii)].copy()
    df_dic.drop([1,3], inplace=True)
    dic[str(ii)] = df_dic

print (dic)
{'1900':      A          B    C  D     E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo, '1902':      A          B    C  D     E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo, '1901':      A          B    C  D     E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo}

.
我认为你需要添加
copy
像
df_dic=dic[str（ii）]。copy（）
这很有意义。但是在添加了
copy（）
之后，我仍然得到了完全相同的错误。它指向错误消息中
df_dic=dic[str（ii）].copy（）之后的行。我很感激你回复得很快。也许在你的代码中添加
df2=df
也很重要击掌！！就这样。非常感谢你！顺便说一下，我可以发誓你和什么东西有联系。它现在不见了。这对我有帮助吗？我想没有，我只是在答案的末尾加了一个链接。是的，这就是我指的链接。我想我疲惫的眼睛第二次看不见了。哈哈。没问题。您答对了，所以这是一个给定的答案。：）