Python 将数据帧中的数据插入numpy数组

我正在将55行的数据帧

df

中的数据插入到形状为（55,60）的numpy数组

矩阵中。我正在使用下面的代码进行此操作。但是，我得到一个错误：索引55超出了大小为55的轴0的界限<代码>月至到期日

包含数字

[6:6:330]

for (i,row) in df.iterrows():
    matrix_of_coupons_and_facevalues[i,0:(row.months_to_maturity/ 6)-1] = 1/2
    matrix_of_coupons_and_facevalues[i,(row.months_to_maturity/6)-1] = 3/2

---

感谢您

对于未来的访客，以下是发生的情况：

数据帧的索引用于唯一地标记每一行，因此当您删除一行时，该索引将被删除，并且索引中有一个“间隙”。当你有一个有意义的索引时，这是非常好的。但是，当您只希望索引对您的行进行编号时，它并不是您想要的。在本例中，

df

包含55行，但索引有洞，因此最大索引大于55，导致矩阵中出现索引器。例如：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]], columns=['x','y'])

In [3]: df
Out[3]: 
   x  y
0  1  2
1  3  4
2  5  6

In [4]: df = df.drop(1)

In [5]: df
Out[5]: 
   x  y
0  1  2
2  5  6

为了纠正这种情况，只需将索引重新指定为包含正确数字范围的列表：

In [6]: df.index = list(range(len(df.index)))

In [7]: df
Out[7]: 
   x  y
0  1  2
1  5  6

或者你可以用熊猫

---

您能否验证

df

确实有55行？从代码的外观来看，

i

似乎得到了55的值，这只有在

df

有55行以上时才会发生。也许您可以尝试类似于

print（len（list（df.iterrows（））））

的方法，看看它是否确实是55。您能展示一下您的数据帧是什么样子吗？尤其是索引。@brenns10

print（len（list（df.iterrows（）））

产生55.5个有趣的结果。我突然想到，如果您从数据帧中删除了任何行，那么索引将不会像您预期的那样从0变为54，它将有间隙。如果您像@AnandSKumar建议的那样检查索引包含的内容，这会很有帮助。我刚刚意识到我需要为数据帧重置索引。现在已经分类了。谢谢

In [18]: df.drop(1).reset_index()
Out[18]:
   index  x  y
0      0  1  2
1      2  5  6