Python读取DataFarme中Nan值时显示“KeyError: 1”

女爷i 2023-10-01 11:14 49阅读 0赞

运行以下代码:

cate=['index_content','emotion_type','ml_type']
    data_type_temp=review_mltype[cate].drop_duplicates()
    data_type_temp

查看data\_type\_temp数据（DataFrame类型）:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
可以看到ml\_type一列有Nan值，运行`data_type_temp[1] is np.Nan`得到结果为False，说明其值不是np里面的Nan，下面试着输出该行值

data_type_temp[1]

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
可以看到输出失败，错误显示为KeyError：1。下面试着用.dropna()函数来删除包含Nan的列

data_type = data_type_temp.dropna(axis=0)
    data_type

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub_size_17_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
可以看到包含Nan的行已经被删除，仅剩710列，下面试着进行输出第二行

data_type[1]

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]  
发生了很奇怪的事，输出第二行居然显示一样的错误，那么我们如何得到data\_type里面第二行某一列的值呢？  
我们可以通过得到该行的值然后加下标的方法得到，运行代码`data_type.values[1]`  
![在这里插入图片描述][c6258e411f78450194d0ea905fcf87a4.png]  
可以看到得到了第二行的内容！  
至此我们就能知道上面为什么data\_type\_temp\[1\] is np.Nan结果为False了，因为得到的是一行的值，而该行只有第三列为Nan，下面进行验证，运行代码`data_type_temp.values[1][2] is np.Nan` 得到结果  
![在这里插入图片描述][ab201c50f8e543b392ce470e83375b49.png]  
还需要注意的是，当该列不为空时候我们和还可以通过data\_type\_temp.ml\_type\[0\]求得，得到结果为pos，但是当该列为NaN时候是不能输出的，试运行data\_type\_temp.ml\_type\[1\]：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]  
可以看到直接报错了。

[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/5e34055a62fe41508e240d8adc7110a1.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub,size_15,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/232e0537c7e24a5bba258e011e0a5715.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub_size_17_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/2c19c22b1ca94594b5ead483a99d3717.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub,size_17,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/31cecefc77f04c90904a8bc808e7d8ac.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[c6258e411f78450194d0ea905fcf87a4.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/c6258e411f78450194d0ea905fcf87a4.png
[ab201c50f8e543b392ce470e83375b49.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/ab201c50f8e543b392ce470e83375b49.png
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/832f629f16ae4e0a9b2fbe08212dee82.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA6IKH5LqL5Y-45py66LW15Zub,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16