Python 通过函数运行df时出现KeyError

我试图将下面的函数应用于数据帧，只返回符合条件的行，但得到一个keyrerror。我做错了什么

N = 100

np.random.seed(0)

df = pd.DataFrame(
    {'X':np.random.uniform(-3,10,N),
     'Y':np.random.uniform(-3,10,N),
     'Z':np.random.uniform(-3,10,N),
    })

def func_sec(df):
    for i in range(len(df)):
        for k in range( i+1, len(df)+1 ):
            df_sum = df[i:k].sum()
            m = (df_sum>2).all() & (df_sum.sum()>10)
            return df[m]

func_sec(df)

---

对于数据帧

df

，您可以按列选择，例如在您的案例中的“X”：

df['X']

或者切片一些行

df[0:10]

---

如果您尝试一些无效的操作，如

df[0]

或

df[True]

，您将得到一个关键错误。

对于数据帧

df

，您可以按列选择，例如，在您的情况下选择“X”：

df['X']

或者切片一些行

df[0:10]

---

如果您尝试了一些无效的操作，如

df[0]

或

df[True]

，您将得到一个键错误。

正如其他人所指出的，键错误是由于df[m]而抛出的。您的列名不是布尔值，而是“X”、“Y”、“Z”。底部的某个地方有一些关于布尔索引的信息，所以我建议您查看一下

---

长话短说，你不能做

df[True]

，但你可以做

df[df['X']>10]

本身。

正如其他人所指出的，关键错误是因为df[m]而抛出的。您的列名不是布尔值，而是“X”、“Y”、“Z”。底部的某个地方有一些关于布尔索引的信息，所以我建议您查看一下

---

长话短说，你不能做

df[True]

，但你可以做

df[df['X']>10]

本身。

什么是

m=（df_sum>2）。all（）&（df_sum.sum（）>10）

应该做什么？这里

m

是一个布尔值，你的

df

没有布尔值作为键，但是

X

，

Y

，和

Z

。我只想返回数据帧中符合条件的行。我尝试将for循环放在一个函数中，以便能够同时运行多个df。如果

m=（df_sum>2）。all（）&（df_sum.sum（）>10）

应该做什么？这里

m

是一个布尔值，您的

df

没有布尔值作为键，而是

X

、

Y

和

Z

。我只想返回数据框中符合条件的行。我尝试将for循环放在一个函数中，以便能够同时运行多个df。但无法让它工作