Python 为什么我得到这个错误关键字：自治区

我是Python的初学者。我合并了两个

columnsAfter

，尝试将一个列的“未赋值”值更改为另一个列值。我不能那样做。如果我使用

预修改的数据帧

，那么我可以更改

我从页面上抓取了一个表，然后修改了数据框中的数据

import pandas as pd
import numpy as np
import requests

pip安装lxml

这是我使用的代码

我希望将邻域值更改为自治区值

我犯了这个错误

KeyError回溯（最近的呼叫 最后) /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/index/base.py in 获取位置（自身、键、方法、公差）2656尝试： ->2657返回自身引擎。获取定位（钥匙）2658，钥匙错误除外：

pandas/_libs/index.pyx在pandas中。_libs.index.IndexEngine.get_loc（）

pandas/_libs/index.pyx在pandas中。_libs.index.IndexEngine.get_loc（）

中的pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item（）

中的pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item（）

KeyError:“自治区”

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

KeyError回溯（最近的呼叫 最后）9帧 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/index/base.py in get_loc（自身、键、方法、公差）2657返回 自身发动机。获取位置（钥匙）2658，钥匙错误除外： ->2659返回self.\u引擎。获取loc（self.\u可能\u cast\u索引器（键））2660
索引器=self.get\u索引器（[key]，方法=method，容差=tolerance） 2661如果indexer.ndim>1或indexer.size>1：

pandas/_libs/index.pyx在pandas中。_libs.index.IndexEngine.get_loc（）

pandas/_libs/index.pyx在pandas中。_libs.index.IndexEngine.get_loc（）

中的pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item（）

中的pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item（）

KeyError:“自治区”

---

您的

keyerror

的原因是

neighbour

不是列，而是索引级别，解决方案是添加

reset\u索引

：

toronto_df1= pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_postal_codes_of_Canada:_M')[0]

#boolean indexing        
toronto_df1 = toronto_df1.loc[toronto_df1['Borough']!="Not assigned"]
toronto_df2 = toronto_df1.groupby(['Postcode','Borough'],sort=False)['Neighbourhood'].agg(','.join).reset_index()
toronto_df2.loc[toronto_df2['Neighbourhood'] == "Not assigned", 'Neighbourhood'] = toronto_df2['Borough']

或参数

作为_index=False

到

groupby

：

toronto_df1= pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_postal_codes_of_Canada:_M')[0]

#boolean indexing  
toronto_df1 = toronto_df1.loc[toronto_df1['Borough']!="Not assigned"]
toronto_df2=toronto_df1.groupby(['Postcode','Borough'],sort=False, as_index=False)['Neighbourhood'].agg(','.join)
toronto_df2.loc[toronto_df2['Neighbourhood'] == "Not assigned", 'Neighbourhood'] = toronto_df2['Borough']

---

检查“Borough”列是否与您所写的完全一样出现在数据集中。任何一端的额外空间都可能导致

键错误

非常感谢！我已经尝试过重置索引。但不知怎么的，它不起作用。但是as_index=False起作用了。再次感谢。

toronto_df1= pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_postal_codes_of_Canada:_M')[0]

#boolean indexing  
toronto_df1 = toronto_df1.loc[toronto_df1['Borough']!="Not assigned"]
toronto_df2=toronto_df1.groupby(['Postcode','Borough'],sort=False, as_index=False)['Neighbourhood'].agg(','.join)
toronto_df2.loc[toronto_df2['Neighbourhood'] == "Not assigned", 'Neighbourhood'] = toronto_df2['Borough']