在表中找不到 Python pandas df.loc

Question

我对熊猫很陌生，所以请原谅我可能没有正确捕捉或理解的任何简单错误。我试图用 pandas 在给定的 .csv 文件中查找特定的行和列。下面附上表格供参考。 餐桌信息该表的时间范围为 2015 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日。我试图根据用户输入查找特定的月份和年份行，以及查找“Temp High”、“Temp Avg”和“Temp Low”列。我使用 1 作为占位符。环顾四周，我尝试使用months = {'January': 1, 'February': 2, 'March': 3, 'April': 4, 'May': 5, 'June': 6,      'July': 7, 'August': 8, 'September': 9, 'October': 10, 'November': 11, 'December': 12}month = str(input('Enter a month: '))year = str(input('Enter a year: '))day = 1print('')find = df.loc[[str(months[month]) + '/' + str(day) + '/' + str(year)], ['Temp High', 'Temp Avg', 'Temp Low']]查找我正在寻找的信息，但这会导致“[Index(['6/1/2012'], dtype='object')] 都不在 [index] 中””。我该如何解决这个问题？任何帮助表示赞赏。

Answer 1

您没有将日期列设置为数据框中的索引。要将任何数据框列设置为索引，请使用以下代码片段：

df.set_index("ColumnName", inplace = True)

Pandas set_index() 是一种将列表、系列或数据框设置为数据框索引的方法。

句法：

Dataframe.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

参数

• 键：列名或列名列表

• drop：布尔值，如果 True，则删除用于索引的列

• 追加：如果为真，则将该列追加到现有索引列

• inplace：如果 True，则在数据框中进行更改

• verify_integrity：如果为 True，则检查新索引列是否有重复项

Answer 2

您可以不使用 loc 进行过滤，而是使用单元格值

find = df[df.Date == str(months[month]) + '/' + str(day) + '/' + str(year)][['Temp High', 'Temp Avg']]

或者将“日期”列指定为索引并使用然后使用 loc

df1 = df.set_index(['Date'])
find = df1.loc[[str(months[month]) + '/' + str(day) + '/' + str(year)], ['Temp High', 'Temp Avg']]