Правильный способ обратить панды вспять.Фрейм данных?



вот мой код:



import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'Odd':[1,3,5,6,7,9], 'Even':[0,2,4,6,8,10]})

for i in reversed(data):
print(data['Odd'], data['Even'])


когда я запускаю этот код, я получаю следующую ошибку:



Traceback (most recent call last):
File "C:Python33libsite-packagespandascoregeneric.py", line 665, in _get_item_cache
return cache[item]
KeyError: 5

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "C:Users*****Documents******************.py", line 5, in <module>
for i in reversed(data):
File "C:Python33libsite-packagespandascoreframe.py", line 2003, in __getitem__
return self._get_item_cache(key)
File "C:Python33libsite-packagespandascoregeneric.py", line 667, in _get_item_cache
values = self._data.get(item)
File "C:Python33libsite-packagespandascoreinternals.py", line 1656, in get
_, block = self._find_block(item)
File "C:Python33libsite-packagespandascoreinternals.py", line 1936, in _find_block
self._check_have(item)
File "C:Python33libsite-packagespandascoreinternals.py", line 1943, in _check_have
raise KeyError('no item named %s' % com.pprint_thing(item))
KeyError: 'no item named 5'


почему я получаю эту ошибку?

Как я могу это исправить?

Что такое правильный способ обратного pandas.DataFrame?

657   2  

2 ответов:

data.reindex(index=data.index[::-1])

или просто:

data.iloc[::-1]

перевернет ваш фрейм данных, если вы хотите иметь for цикл, который идет снизу вверх, вы можете сделать:

for idx in reversed(data.index):
    print(idx, data.loc[idx, 'Even'], data.loc[idx, 'Odd'])

или

for idx in reversed(data.index):
    print(idx, data.Even[idx], data.Odd[idx])

вы получаете сообщение об ошибке, потому что reversed первые звонки data.__len__() который возвращает 6. Затем он пытается вызвать data[j - 1] на j на range(6, 0, -1), и первый звонок будет data[5]; но в панд dataframe data[5] означает столбец 5, и нет столбца 5, поэтому он будет бросать исключение. ( см. docs)

вы можете изменить строки еще более простым способом:

df[::-1]

Comments

    Ничего не найдено.