为什么某些命令会导致相对于前面命令的错误？

发布于 2025-01-10 02:16:27 字数 550 浏览 3 评论 0原文

这是一个熊猫问题。

尝试将其复制到 Jupyter Notebook 中：

In [1]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
        index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
        columns=['max_speed', 'shield'])

        df

In [2]: df.pop('shield') # Return as series.

In [3]: pd.DataFrame(df.pop('shield')) # Return as DataFrame.

然后将其反转为以下序列

在[1]中
在[3]中
在[2]

为什么第三个Out[-]总是出错？

我经常遇到这种错误。这是缓存问题吗？冗余？出现这样的错误的原因是什么？

原文

This is a pandas question.

Try to copy this in Jupyter Notebook:

In [1]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
        index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
        columns=['max_speed', 'shield'])

        df

In [2]: df.pop('shield') # Return as series.

In [3]: pd.DataFrame(df.pop('shield')) # Return as DataFrame.

Then inverse it to the sequence of

In[1]

In[3]

In[2]

Why the 3rd Out[-] always cause an error?

I oftentimes encounter this kinds of error. Is this a cache issue? Redundancy? What is the reason why such error occurs?

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你对谁都笑 2025-01-17 02:16:27

我认为您的代码会生成预期错误：

df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
        index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
        columns=['max_speed', 'shield'])

这里 < code>DataFrame.pop 从原始 Dataframe 中获取列 shield，创建 Series 并从原始数据中删除：

a = df.pop('shield') # Return as series.
print (a)
cobra         2
viper         5
sidewinder    8
Name: shield, dtype: int64

因此在 之后的 df 中没有列pop：

print (df)
            max_speed
cobra               1
viper               4
sidewinder          7

太失败了获取列 shield，因为 df 中不存在：

b = pd.DataFrame(df.pop('shield')) # Return as DataFrame.
print (b)
KeyError: 'shield'

I think your code generate expected error:

df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
        index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
        columns=['max_speed', 'shield'])

Here DataFrame.pop take column shield from original Dataframe, create Series and drop from original:

a = df.pop('shield') # Return as series.
print (a)
cobra         2
viper         5
sidewinder    8
Name: shield, dtype: int64

So no column in df after pop:

print (df)
            max_speed
cobra               1
viper               4
sidewinder          7

So failed get column shield, because not exist in df:

b = pd.DataFrame(df.pop('shield')) # Return as DataFrame.
print (b)
KeyError: 'shield'

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酒解孤独 2025-01-17 02:16:27

pop 在返回数据帧时从数据帧中删除该系列。

无论如何，你不能连续调用它两次。

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兰花执着 2025-01-17 02:16:27

在第二行中，您正在删除盾牌
在第三留置权中你又流行了
删除第二个代码将按预期工作

df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
        index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
        columns=['max_speed', 'shield'])


pd.DataFrame(df.pop('shield'))

in 2 nd line you are deleting shield
in third lien you are pop again
removing 2nd and code will work as expected

df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
        index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
        columns=['max_speed', 'shield'])


pd.DataFrame(df.pop('shield'))

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