python Dataframe iloc时一直报out-of-bounds 和根据行索引取Dataframe的多行值

忘是亡心i 2022-12-27 15:28 146阅读 0赞

今天在用pandas时候遇到了Dataframe的iloc一直报out-of-bounds这个错，这个简单理解就是越界了。

## 1.普通情况 ##

举个简单的例子：

我先定义了一个数组并采用pandas转为DataFrame，然后采用iloc去取值，运行结果如下  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RvdWJpMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
这个例子很简单，我iloc了第5列，但实际没有，所以报错。

## 2.进阶 ##

而我实现的功能较为复杂，是需要先删除掉一些行，再根据索引去取多行的值。这里调了半天才发现，iloc是取的相对位置，而不是根据索引取的行。  
举例：

import pandas as pd
    
    dataset=[[1,2.222,3,4,5],[2,None,None,None,5],[None,None,3,4,None],[1,2.5661,3,4,5.234]]
    df=pd.DataFrame(dataset)
    
    # 删除df中的一行
    print("--------原始的df--------")
    print(df)
    
    print("-----删除df中的index为1的行-------")
    df=df.drop([1])
    print(df)
    print("-----采用iloc打印df的1-------")
    print(df.iloc[[1]])
    # 根据索引进行打印
    print("-----根据索引进行打印-------")
    print(df.iloc[[df.index.get_loc(2)]])

运行结果  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RvdWJpMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
从这里我们可以看出，当我们删除索引为1的行时，我们用iloc\[1\]实际取的是相对的第1行，真正根据索引去去要先采用

index=df.index.get_loc(2)#2是索引号

然后再用iloc\[index\]去取索引2对应的行。

## 3.根据行索引值取多行 ##

先放源码

#!/usr/bin/env python 
    # -*- coding:utf-8 -*-
    # @Time    : 2020/12/11 20:18
    # @Author  : Lijuan Ren
    
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    #根据索引获得iloc的行号
    def get_multi_row_by_index(dataset, index_list):
        datas_with_index = []
        for i in range(len(index_list)):
            data = dataset.index.get_loc(index_list[i])
            datas_with_index.append(data)
        return datas_with_index
    
    dataset=[[1,2.222,3,4,5],[2,None,None,None,5],[None,None,3,4,None],[1,2.5661,3,4,5.234]]
    df=pd.DataFrame(dataset)
    copy_df=np.copy(df)
    # 删除df中的一行
    print("--------原始的df--------")
    print(df)
    print("-----删除df中的index为1的行-------")
    df=df.drop([1])
    print(df)
    print("-----取索引为0，2的行-------")
    index_list=[0,2]
    iloc_index=get_multi_row_by_index(df, index_list)
    print(df.iloc[iloc_index])

运行结果  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RvdWJpMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RvdWJpMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/d1de0151a0cd4208821717ef91ee8d0d.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RvdWJpMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221120/604bf2880f574b158c7e5838f916764c.png