如何在python中即使出现关键错误也能继续运行循环

我遇到了一个用于创建像素贴图的代码的问题，特别是在对选定区域中的数据进行分组的循环中。我无法克服一个关键错误。我怎么处理这件事

我正在使用Python3.7，我已经尝试对循环进行一些控制，但是循环没有结束，因为第一个遇到的像素似乎是空的。 我还尝试使用try:and except:KeyError，但在最后我得到了一行，我无法重塑它，因为很明显，循环只是跳过了空的子数据帧。 在这里，我报告了主要的代码步骤，让您知道“lin”和“col”是整数，表示某个度量值在某个像素中的位置：

第一次试用：

mean_val=[]
行=[]
对于范围内的i（0，Ypix）：
对于范围（0，Xpix）内的j：
data_pix=data.groupby（['lin'，'col']）。get_group（（i，j））[[['ref'，'th']]
如果出现错误：
data_pix=pd.DataFrame（）
其他：
平均水平=数据pix['ref'].平均值（）
行追加（平均水平）
平均值=np.数组（行）.重塑（Ypix，Xpix）

第二次试用：

Traceback (most recent call last):
  File "grid.py", line 379, in <module>
    proc.process()

File "grid.py", line 276, in process

   mean_val = np.array(row).reshape(Ypix, Xpix) 

ValueError: cannot reshape array of size 1506 into shape (50,50)

mean_val=[]
行=[]
对于范围内的i（0，Ypix）：
对于范围（0，Xpix）内的j：
尝试：
data_pix=data.groupby（['lin'，'col']）。get_group（（i，j））[[['ref'，'th']]
除KeyError外：
data_pix=pd.DataFrame（）
其他：
平均水平=数据pix['ref'].平均值（）
行追加（平均水平）
平均值=np.数组（行）.重塑（Ypix，Xpix）

我希望在最后对一行进行整形以获得贴图，并且我希望在没有数据的地方至少得到一个空像素，以便正确地整形。显示的错误如下：

第一次试用：

Traceback (most recent call last):
File "grid.py", line 385, in <module>
    proc.process()

File "grid.py", line 106, in process
    data_pix = data.groupby(['lin', 'col']).get_group((i,j))[['ref', 'th']]

File "C:\xxx\yyy\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py", line 680, in get_group

  raise KeyError(name)

KeyError: (0, 0)

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“grid.py”，第385行，在
过程（）
文件“grid.py”，第106行，正在处理中
data_pix=data.groupby（['lin'，'col']）。get_group（（i，j））[[['ref'，'th']]
文件“C:\xxx\yyy\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site packages\pandas\core\groupby\groupby.py”，第680行，在get\u组中
raise KeyError（名称）
KeyError:（0，0）

第二次试用：

Traceback (most recent call last):
  File "grid.py", line 379, in <module>
    proc.process()

File "grid.py", line 276, in process

   mean_val = np.array(row).reshape(Ypix, Xpix) 

ValueError: cannot reshape array of size 1506 into shape (50,50)

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“grid.py”，第379行，在
过程（）
文件“grid.py”，第276行，正在处理中
平均值=np.数组（行）.重塑（Ypix，Xpix）
ValueError:无法将大小为1506的数组重塑为形状（50,50）

---

任何人都可以帮我吗？

如果你真的想忽略KeyError，你可以编写以下代码：

 except KeyError:
      pass

正如我所想，您的groupby为组提供了一个可能的分数 i和j的组合（对于某些i/j组合，存在 没有对应的组）

那么，单独的异常处理（如另一个答案中所建议的）将不会起作用 工作，因为你：

• 仅为现有组收集数据
• 然后尝试重新塑造它们，就好像您拥有所有组的数据一样

我的主张是，不要收集所有组合的数据 对于i/j，由于缺少特定组而进行异常处理， 您应该填写中间结果的每个元素， 仅适用于现有组。比如：

means = data.groupby(['lin', 'col'])['ref'].mean()

结果是一个系列，包括：

• 由lin和col像素坐标组成的多索引
• 值-表示当前组中的ref

然后将此表转换为结果表（大小为Xpix*Ypix）， 用表示“无数据”的值填充剩余单元格（例如0）

注意：由于您没有提供任何样本数据，因此我无法提供任何样本数据 测试，所以以上所有都是基于我对你案例的理解 最有可能的情况是，它需要一些更正/补全才能获得 真正有效的代码

补充：如何执行转码（示例） 假设这意味着-源系列为：

运行：

结果是：

   0  1  2  3  4
0  1  2  3  0  0
1  4  5  6  0  0
2  7  8  9  0  0
3  0  0  0  0  0
4  0  0  0  0  0

现在您有了一个带有默认列索引和默认行索引的数据框架，

---

但是如果您愿意，您可以使用

df1.values

——底层的Numpy数组。

这里面有些东西是向后的。您不应该在双嵌套的

for

循环中使用

groupby

。您可以使用

groupby

一次，然后可能会迭代结果。但肯定不会在循环中执行该操作。不过，我不确定我是否遵循最终结果

   0  1  2  3  4
0  1  2  3  0  0
1  4  5  6  0  0
2  7  8  9  0  0
3  0  0  0  0  0
4  0  0  0  0  0