Python 筛选后在数据帧中获取KeyError

在应用列式选择后，我尝试访问pandas数据框中的一行。但是，它在过滤数据帧中存在的某些行索引（这里是行索引2，尽管我可以访问行3）上给出了一个错误。请有人解释一下，并帮助我找到一个解决方法，以便我可以在正常的索引流（即0,1,2…）中访问数据帧。提前谢谢

>>> import pandas as pd
>>> a = pd.read_csv("sample.csv")
>>> a
   Col1  Col2  Col3
0     1     2     1
1     5     9     1
2     6     9     0
3     2     7     1
>>> a = a[a['Col3']>0]
>>> a
   Col1  Col2  Col3
0     1     2     1
1     5     9     1
3     2     7     1
>>> a['Col1'][0]
1
>>> a['Col1'][2]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/series.py", line 767, in __getitem__
    result = self.index.get_value(self, key)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3118, in get_value
    tz=getattr(series.dtype, 'tz', None))
  File "pandas/_libs/index.pyx", line 106, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value
  File "pandas/_libs/index.pyx", line 114, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value
  File "pandas/_libs/index.pyx", line 162, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 958, in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item
  File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 964, in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item
KeyError: 2
>>> a['Col1'][1]
5
>>> a['Col1'][3]
2

>>将熊猫作为pd导入
>>>a=pd.read\u csv（“sample.csv”）
>>>a
Col1 Col2 Col3
0     1     2     1
1     5     9     1
2     6     9     0
3     2     7     1
>>>a=a[a['Col3']>0]
>>>a
Col1 Col2 Col3
0     1     2     1
1     5     9     1
3     2     7     1
>>>a['Col1'][0]
1.
>>>a['Col1'][2]
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/series.py”，第767行，在__
结果=self.index.get_值（self，key）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist packages/pandas/core/index/base.py”，第3118行，在get_值中
tz=getattr（series.dtype，'tz'，无））
文件“pandas/_libs/index.pyx”，第106行，在pandas._libs.index.IndexEngine.get_值中
文件“pandas/_libs/index.pyx”，第114行，在pandas._libs.index.IndexEngine.get_值中
文件“pandas/_libs/index.pyx”，第162行，在pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc中
文件“pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi”，第958行，在pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_项中
文件“pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi”，第964行，在pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_项中
关键错误：2
>>>a['Col1'][1]
5.
>>>a['Col1'][3]
2.

您可以使用

.iat[]

：

a = a[a['Col3']>0]
print(a)
print(a['Col1'].iat[2])  # prints 2

印刷品：

   Col1  Col2  Col3
0     1     2     1
1     5     9     1
3     2     7     1
2

---

您可以使用

iloc

进行纯粹基于整数的索引：

a = pd.DataFrame({'Col1':[1,5,6,2],'Col2':[2,9,9,7],'Col3':[1,1,0,1]})
a = a[a['Col3']>0]
a.iloc[2]

Col1    2
Col2    7
Col3    1