Pandas で keyerror を修正する方法 (例付き)

pandas の使用時に発生する可能性のあるエラーは次のとおりです。

 KeyError : 'column_name'

このエラーは、存在しない pandas DataFrame の列にアクセスしようとすると発生します。

通常、このエラーは、単に列名のスペルを間違えた場合、または列名の前後に誤ってスペースが含まれた場合に発生します。

次の例は、このエラーを実際に修正する方法を示しています。

エラーを再現する方法

次のパンダ データフレームを作成するとします。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12

次に、「point」という列の値を出力しようとするとします。

 #attempt to print values in 'point' column
print (df[' point '])

KeyError Traceback (most recent call last)
/srv/conda/envs/notebook/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   3360 try:
-> 3361 return self._engine.get_loc(casted_key)
   3362 except KeyError as err:

/srv/conda/envs/notebook/lib/python3.7/site-packages/pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

/srv/conda/envs/notebook/lib/python3.7/site-packages/pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

KeyError : 'dot'

DataFrame には「ドット」列がないため、 KeyErrorを受け取ります。

エラーを修正する方法

このエラーを修正する方法は、列名のスペルが正しいことを確認するだけです。

DataFrame 内のすべての列名が不明な場合は、次の構文を使用して各列名を出力できます。

 #display all column names of DataFrame
print ( df.columns.tolist () )

['points', 'assists', 'rebounds']

「points」という列があることがわかります。そのため、列名のスペルを正しく入力することでエラーを修正できます。

 #print values in 'points' column
print (df[' points '])

0 25
1 12
2 15
3 14
4 19
5 23
6 25
7 29
Name: points, dtype: int64

列名のスペルが正しいため、エラーは回避されます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、Python の他の一般的なエラーを修正する方法を説明します。

修正方法: 列が重なっていますが、サフィックスが指定されていません
修正方法: オブジェクト「numpy.ndarray」には「append」属性がありません
修正方法: すべてのスカラー値を使用する場合は、インデックスを渡す必要があります。