Python3、pandas和创建新列失败，并出现keyerror

我一直在使用dataframe上的apply方法来创建新列。所以，如果我有一个df，看起来像这样：

stdf.columns
Index(['Username', 'First Name', 'Last Name', 'Class', 'Screens Typed','Time Spent', 'Avg Speed', 'Avg Acc'],  dtype='object')

我一直在使用这样的语法来创建新的列

stdf['uid'] = stdf['Username'].apply(lambda x: x[0:6]) + "-" + stdf['First Name'] + "-" + stdf['Last Name']

今天，当使用相同的方法创建一个新列时，我在新列名上得到一个keyerror

stdf['truSpeed'] = stdf['nSpeed'].apply(lambda x: x * .1 * stdf["truAcc"])

是，“nSpeed”和“truAcc”确实作为列存在

Index(['Username', 'First Name', 'Last Name', 'Class', 'Screens Typed', 'Time Spent', 'Avg Speed', 'Avg Acc', 'truTime', 'uid', 'truAcc',

'nSpeed']，dtype='object'）

keyerror指向“truSpeed标识符”。 所以我的问题是，为什么熊猫现在告诉我，我在尝试创建一个新列时出现了一个关键错误，而它过去总是创建一个新列

肯定还有别的错误，我没看到

这是几乎全部的回溯

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2133             try:
-> 2134                 return self._engine.get_loc(key)
   2135             except KeyError:

pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:4433)()

pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:4279)()

pandas/src/hashtable_class_helper.pxi in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:13742)()

pandas/src/hashtable_class_helper.pxi in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:13696)()

KeyError: 'truSpeed'

During handling of the above exception, another exception occurred:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py in set(self, item, value, check)
   3667         try:
-> 3668             loc = self.items.get_loc(item)
   3669         except KeyError:

/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2135             except KeyError:
-> 2136                 return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))
   2137 

pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:4433)()

pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:4279)()

pandas/src/hashtable_class_helper.pxi in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:13742)()

pandas/src/hashtable_class_helper.pxi in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:13696)()

KeyError: 'truSpeed'

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-35d20ff4edf0> in <module>()
      4 stdf['nSpeed'] = stdf['Avg Speed'].apply(lambda x: int(x.split(" ")[0]))
      5 print(stdf.columns)
----> 6 stdf['truSpeed'] = stdf['nSpeed'].apply(lambda x: x * .1 * stdf["truAcc"])
      7 # stdf['truSpeed']
      8 # print(stdf.columns)

/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py in __setitem__(self, key, value)
   2417         else:
   2418             # set column
-> 2419             self._set_item(key, value)
   2420 
   2421     def _setitem_slice(self, key, value):

/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py in _set_item(self, key, value)
   2484         self._ensure_valid_index(value)
   2485         value = self._sanitize_column(key, value)
-> 2486         NDFrame._set_item(self, key, value)
   2487 
   2488         # check if we are modifying a copy

/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/generic.py in _set_item(self, key, value)
   1498 
   1499     def _set_item(self, key, value):
-> 1500         self._data.set(key, value)
   1501         self._clear_item_cache()
   1502 

/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py in set(self, item, value, check)
   3669         except KeyError:
   3670             # This item wasn't present, just insert at end
-> 3671             self.insert(len(self.items), item, value)
   3672             return
   3673 

/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py in insert(self, loc, item, value, allow_duplicates)
   3770 
   3771         block = make_block(values=value, ndim=self.ndim,
-> 3772                            placement=slice(loc, loc + 1))
   3773 
   3774         for blkno, count in _fast_count_smallints(self._blknos[loc:]):

/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py in make_block(values, placement, klass, ndim, dtype, fastpath)
   2683                      placement=placement, dtype=dtype)
   2684 
-> 2685     return klass(values, ndim=ndim, fastpath=fastpath, placement=placement)
   2686 
   2687 # TODO: flexible with index=None and/or items=None

/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py in __init__(self, values, placement, ndim, fastpath)
    107             raise ValueError('Wrong number of items passed %d, placement '
    108                              'implies %d' % (len(self.values),
--> 109                                              len(self.mgr_locs)))
    110 
    111     @property

ValueError: Wrong number of items passed 58, placement implies 1

keyrerror回溯（最近一次调用）
/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/index/base.py in get_loc（self、key、method、tolerance）
2133尝试：
->2134返回发动机。获取位置（钥匙）
2135键错误除外：
pandas/index.pyx在pandas.index.IndexEngine.get_loc（pandas/index.c:4433）（）
pandas/index.pyx在pandas.index.IndexEngine.get_loc（pandas/index.c:4279）（）
pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_项中的pandas/src/hashtable_class_helper.pxi（pandas/hashtable.c:13742）（）
pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_项中的pandas/src/hashtable_class_helper.pxi（pandas/hashtable.c:13696）（）
KeyError:“truSpeed”
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
KeyError回溯（最近一次呼叫最后一次）
/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py在集合中（self、item、value、check）
3667尝试：
->3668 loc=自身物品。获取物品位置（物品）
3669键错误除外：
/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/index/base.py in get_loc（self、key、method、tolerance）
2135键错误除外：
->2136返回self.\u引擎。获取self.\u loc（self.\u可能\u cast\u索引器（键））
2137
pandas/index.pyx在pandas.index.IndexEngine.get_loc（pandas/index.c:4433）（）
pandas/index.pyx在pandas.index.IndexEngine.get_loc（pandas/index.c:4279）（）
pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_项中的pandas/src/hashtable_class_helper.pxi（pandas/hashtable.c:13742）（）
pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_项中的pandas/src/hashtable_class_helper.pxi（pandas/hashtable.c:13696）（）
KeyError:“truSpeed”
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
4 stdf['nSpeed']=stdf['Avg Speed'].应用（λx:int（x.split（“”[0]））
5个打印（stdf.列）
---->6 stdf['truSpeed']=stdf['nSpeed'].应用（λx:x*.1*stdf[“truAcc”]）
7#stdf['truSpeed']
8#打印（标准列）
/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py in_u____设置项__（self、key、value）
2417其他：
2418#集合列
->2419自我设置项目（键、值）
2420
2421 def_setitem_切片（自身、键、值）：
/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py in_set_item（self、key、value）
2484自我确保有效索引（值）
2485值=自清洁列（键，值）
->2486 NDFrame.\u设置\u项（自身、键、值）
2487
2488#检查我们是否正在修改副本
/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/generic.py in_set_item（self、key、value）
1498
1499定义设置项（自身、键、值）：
->1500自身数据集（键、值）
1501自我清除项目缓存（）
1502
/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py在集合中（self、item、value、check）
3669键错误除外：
3670#此项不存在，只需在末尾插入即可
->3671自我插入（len（自我项目）、item、value）
3672返回
3673
/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py插入（self、loc、item、value，允许重复）
3770
3771块=生成块（值=值，ndim=self.ndim，
->3772位置=切片（loc，loc+1））
3773
3774对于blkno，以快速计数小整数（self.\u blknos[loc:]）：
/make_块中的home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py（值、位置、klass、ndim、数据类型、快速路径）
2683位置=位置，数据类型=数据类型）
2684
->2685返回klass（值，ndim=ndim，fastpath=fastpath，placement=placement）
2686
2687#待办事项：灵活，索引=无和/或项目=无
/home/david/dev/msc/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py in_u_____________（自我、价值观、位置、ndim、快速路径）
107 raise VALUE ERROR（'传递的项目数量错误%d，位置'
108'表示%d'（len（self.values），
-->109 len（自我管理）
110
111@property
ValueError：传递的项目数错误58，放置意味着1

应该是

stdf['truSpeed'] = stdf.eval('nSpeed * truAcc * .1')

或

还是用慢的方式

stdf['truSpeed'] = stdf.apply(lambda x: x['nSpeed'] * x['truAcc'] * .1, axis=1)

---

多亏了piRSquared，才有了更简单的语法。如评论中所述，df.eval语法是新的，并且有效。然而，似乎“适合”excel电子表格使用的范例的语法是第三种语法

stdf['truSpeed'] = stdf['nSpeed'] * stdf['truAcc'] * .1

---

我认为最初生成的keyerror一定是由其他错误引起的，因为使用标识符“truSpeed”只需在数据帧中创建新列

皮尔斯：谢谢。df.eval语法对我来说是新的。我想我可能一直在看老熊猫的文档。在列表末尾的旧的慢速方式仍然通过keyerror。我现在猜测，有一个不同的异常正在通过，关键错误正在掩盖它。在查看apply lambda语法后，我意识到我不需要

stdf['truSpeed'] = stdf.apply(lambda x: x['nSpeed'] * x['truAcc'] * .1, axis=1)

stdf['truSpeed'] = stdf['nSpeed'] * stdf['truAcc'] * .1