以下是在使用 Pandas 時(shí)常見的錯(cuò)誤類型及其解決辦法，結(jié)合示例代碼進(jìn)行說明：

1.KeyError- 列名或索引不存在

錯(cuò)誤原因：嘗試訪問不存在的列名或索引。

示例代碼：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
print(df['C'])  # 錯(cuò)誤：列'C'不存在

解決辦法：

• 使用 df.columns 檢查列名。
• 用 df['列名'] 或 df.loc[:, '列名'] 訪問列。

示例修正：

if 'C' in df.columns:
    print(df['C'])
else:
    print("列'C'不存在")

2.TypeError- 數(shù)據(jù)類型不匹配

錯(cuò)誤原因：對(duì)不支持的類型執(zhí)行操作（如字符串與數(shù)值相加）。

示例代碼：

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b'], 'B': [1, 2]})
df['A'] + df['B']  # 錯(cuò)誤：字符串與整數(shù)無法直接相加

解決辦法：

• 使用 df.dtypes 檢查列類型。
• 通過 df['列名'] = df['列名'].astype(str) 轉(zhuǎn)換類型。

示例修正：

df['A'] + df['B'].astype(str)  # 將數(shù)值轉(zhuǎn)為字符串后拼接

3.ValueError- 值錯(cuò)誤

錯(cuò)誤原因：傳入無效參數(shù)（如索引長(zhǎng)度不匹配）。

示例代碼：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2]})
df['B'] = [3, 4, 5]  # 錯(cuò)誤：賦值長(zhǎng)度與 DataFrame 不匹配

解決辦法：

• 確保賦值的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度與 DataFrame 行數(shù)一致。

示例修正：

df['B'] = [3, 4]  # 長(zhǎng)度匹配

4.SettingWithCopyWarning- 鏈?zhǔn)劫x值警告

錯(cuò)誤原因：對(duì) DataFrame 的副本而非原對(duì)象進(jìn)行修改。

示例代碼：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df_subset = df[df['A'] > 1]
df_subset['B'] = 100  # 警告：可能未修改原 DataFrame

解決辦法：

• 使用 .loc 直接在原對(duì)象上操作：

df.loc[df['A'] > 1, 'B'] = 100  # 正確修改原 DataFrame

5.FileNotFoundError- 文件不存在

錯(cuò)誤原因：嘗試讀取不存在的文件。

示例代碼：

df = pd.read_csv('data.csv')  # 錯(cuò)誤：文件不存在

解決辦法：

• 檢查文件路徑是否正確。
• 使用 os.path.exists('文件路徑') 驗(yàn)證文件存在。

示例修正：

import os
if os.path.exists('data.csv'):
    df = pd.read_csv('data.csv')
else:
    print("文件不存在")

6.IndexError- 索引越界

錯(cuò)誤原因：訪問超出范圍的索引。

示例代碼：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2]})
print(df.iloc[2])  # 錯(cuò)誤：索引 2 超出范圍（有效索引為 0, 1）

解決辦法：

• 使用 len(df) 或 df.shape[0] 檢查索引范圍。

示例修正：

idx = 1
if idx < len(df):
    print(df.iloc[idx])

7.NaN/None值問題

錯(cuò)誤原因：計(jì)算時(shí)包含缺失值。

示例代碼：

df = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3]})
df['A'].sum()  # 結(jié)果：4.0（自動(dòng)忽略 None）

解決辦法：

• 使用 df.dropna() 刪除缺失值。
• 使用 df.fillna(0) 填充缺失值。

示例修正：

df['A'].fillna(0).sum()  # 結(jié)果：4.0（填充后計(jì)算）

8.MergeError- 合并錯(cuò)誤

錯(cuò)誤原因：合并時(shí)鍵不匹配或重復(fù)。

示例代碼：

df1 = pd.DataFrame({'key': [1, 2], 'A': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': [3, 4], 'B': [5, 6]})
pd.merge(df1, df2, on='key')  # 錯(cuò)誤：無匹配鍵，結(jié)果為空

解決辦法：

• 使用 how='outer' 保留所有行。

示例修正：

pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')  # 外連接保留所有行

9.MemoryError- 內(nèi)存不足

錯(cuò)誤原因：處理的數(shù)據(jù)量超過內(nèi)存限制。

解決辦法：

• 使用 chunksize 分塊讀取大文件：

for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=1000):
    process_chunk(chunk)  # 逐塊處理數(shù)據(jù)

• 選擇更高效的數(shù)據(jù)類型（如用 category 替代字符串）。

10.AttributeError- 屬性不存在

錯(cuò)誤原因：調(diào)用不存在的方法或?qū)傩浴?/p>

示例代碼：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2]})
df.my_method()  # 錯(cuò)誤：DataFrame 沒有 'my_method' 方法

解決辦法：

• 檢查文檔確認(rèn)方法名。
• 使用 dir(df) 查看對(duì)象所有屬性和方法。

總結(jié)

遇到錯(cuò)誤時(shí)，建議：

• 查看完整錯(cuò)誤信息（定位錯(cuò)誤類型和行號(hào)）。
• 檢查數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如列名、類型、形狀）。
• 使用調(diào)試工具（如 print()、斷點(diǎn)）查看中間結(jié)果。
• 查閱 Pandas 官方文檔或社區(qū)資源（如 Stack Overflow）。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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