pandas 异常和警告及常见错误

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在代码编写过程和程序运行时，Pandas 会抛出一些异常。本页介绍 Pandas 的异常定义和处理方法， 同时收集 Pandas 常见的错误，并分析其可能的原因。

异常和警告

常见的异常和警告对象有：

• 访问器注册中的属性冲突警告 pandas.errors.AccessorRegistrationWarning
• 数据类型警告 pandas.errors.DtypeWarning
• 空数据错误 pandas.errors.EmptyDataError
• 无效索引错误 pandas.errors.InvalidIndexError
• 合并错误 pandas.errors.MergeError
• 空频率错误 pandas.errors.NullFrequencyError
• 数字错误 pandas.errors.NumbaUtilError
• 时间出界 pandas.errors.OutOfBoundsDatetime
• 时长超界 pandas.errors.OutOfBoundsTimedelta
• 分析器错误 pandas.errors.ParserError
• 分析器警告 pandas.errors.ParserWarning
• 性能预警 pandas.errors.PerformanceWarning
• 非排序索引错误 pandas.errors.UnsortedIndexError
• 不支持的函数调用 pandas.errors.UnsupportedFunctionCall

常见异常

ValueError

'''
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous.
Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
'''

以上错误一般是返回一了一个布尔序列，解决办法有：

• 设定轴的方法，一般是 axis=1
• 按提示给出 a.any() or a.all() 让其返回一个固定值

'''
ValueError: Length mismatch: Expected axis has 6 elements,
new values have 7 elements
'''

以上错误是设定的数据长度与原数据长度不匹配，比如有6列设置了7个列名，有6条数据，但修改时给出7条数据等等。

# 类似读取 json 代码
df = pd.read_json(file)
'''
ValueError: Trailing data
'''

以上错误可增加 lines=True 参数，为 df = pd.read_json(file, lines=True) 解决，由于文件没有以列表嵌套字典的形式，而是每行当一个字典， lines=True 可支持。

InvalidIndexError

'''
InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely
valued Index objects
'''

以上错误如果是使用 pd.concat() 发生的，原因是两个 DataFrame 索引不相同，需要对他们分别重新设置索引 df.reset_index('X')。

TypeError

'''
TypeError: '<' not supported between instances of 'float' and 'str'
'''

以上错误是由于两个列中其中一个字符型，不能与另外一个浮点型做比较运算，此时需要将其先转为数字类型再计算。

todo: 更新中