Pandas 索引行为异常：df[df.index[0]] => KeyError

Question

我已经采用了数据框（初始索引0 ... 9999），并按年度划分：

requests_df = {year : df[df['req_year'] == year] for year in df['req_year'].unique()}

按照往常，每个子框架都保留了自己的索引排序。然后，在尝试对这些孤立帧之一索引（df_yr = requests_df[2015]）时，我得到了这种非常出乎意料的行为：

for idx in df_year.index:
        qty = frame[idx]['qty_tickets']

原因：

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
/home/user/ve/ml/lib/python3.5/site-packages/pandas/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2133             try:
-> 2134                 return self._engine.get_loc(key)
   2135             except KeyError:
pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:4433)()
pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:4279)()
pandas/src/hashtable_class_helper.pxi in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:13742)()
pandas/src/hashtable_class_helper.pxi in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:13696)()
KeyError: 8666

以为我在迭代器上愚弄了，我尝试了一个简单的情况：

df_yr[df_yr.index[0]]

KeyError

wat。

8666绝对是第一行的索引值：

Int64Index([8666, 8667, 8668, 8669, 8670, 8671, 8672, 8673, 8674, 8675,
            ...
            9830, 9831, 9832, 9833, 9834, 9835, 9836, 9837, 9838, 9839],
           dtype='int64', length=1174)

使用LOC索引

outframe.loc[8666]

我依赖于df.Index值，效果很好。 wat。

df.ix也有效，这不是太令人惊讶，因为它具有内置的后备。

我已经使用DF.Index的操作索引了很多时间。什么给？

Answer 1

通常，df[index]将执行基于的列标签。正如您注意到的那样，例外是

• df[slice]将切成行
• df[boolean_mask]将根据掩码选择一个行的子集

除这两个例外外，没有有效的方法来消除歧义df[row_label]和df[col_label]，因此Pandas使用后一种解释，因为它与"类似字典"的数据框架更一致。您使用df_yr[df_yr.index[0]]的实验引发了错误

相反，使用基于多轴标签的索引，该语法为

df.loc[row_indexer, col_indexer]

其中col_indexer是可选的。df.loc[df.index[0]]应该正常工作。在您的代码的破损部分中，使用

frame.loc[idx, 'qty_tickets']

（Jezrael在评论中也指出）。