如何在分割数据集时修复python代码中的“KeyError:1”

Question

我正在尝试将时间序列数据拆分为训练集和测试集。但是在运行代码时，我得到了关键错误：1：

def prepare_data(data, lags=1):
    X, y = [], []
    for row in range(len(data) - lags - 1):
        a = data[row:(row + lags), 0]
        X.append(a)
        y.append(data[row + lags, 0])

    return np.array(X), np.array(y)     

# prepare the data
lags = 1
X_train, y_train = prepare_data(train, lags)
X_test, y_test = prepare_data(test, lags)
y_true = y_test     # due to naming convention

错误消息：

KeyError Traceback（最近的调用最后）C：\Program Data\Anacondaa3\envs\tf\lib\site-包\熊猫\core\索引\base.py在get_loc（自我，密钥，方法，公差）2656尝试：-

熊猫/_libs/索引。大熊猫中的pyx_图书馆。指数IndexEngine。获取_loc（）

熊猫/_libs/索引。大熊猫中的pyx_图书馆。指数IndexEngine。获取_loc（）

pandas/_libs/hashtable_class_helper。熊猫体内的pxi_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取_项（）

pandas/_libs/hashtable_class_helper。熊猫体内的pxi_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取_项（）

关键错误：1

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

KeyError Traceback（最近调用最后一次）在1#准备数据2滞后=1----

在准备数据时（数据，滞后）4 a=数据[行：（行滞后）]5 X追加（a）----

C：\Program Data\Anacondaa3\envs\tf\lib\site-包\熊猫\core\getitem（自己，密钥）中的frame.py2925如果self.columns.nlevels

1:2926返回自我_getitem_多级（键）-

C：\Program Data\Anacondaa3\envs\tf\lib\site-包\熊猫\核心\索引\base.pyget_loc（自我，密钥，方法，公差）2657
返回自我。_engine.get_loc（密钥）2658除了KeyError：-

熊猫/_libs/索引。大熊猫中的pyx_图书馆。指数IndexEngine。获取_loc（）

熊猫/_libs/索引。大熊猫中的pyx_图书馆。指数IndexEngine。获取_loc（）

pandas/_libs/hashtable_class_helper。熊猫体内的pxi_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取_项（）

pandas/_libs/hashtable_class_helper。熊猫体内的pxi_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取_项（）

关键错误：1

Answer 1

我猜您的索引错误被提出了，因为您使用了数据帧的索引，但似乎您真正想要的是基于位置访问它。

如果以下代码更改修复了此问题，请尝试：

  def prepare_data(data, lags=1):
        X, y = [], []
        index_of_y_column= 0    # change this if necessary
        indexes_of_x_columns= [i for i in range(data.shape[1]) if i != index_of_y_column]
        for row in range(len(data) - lags - 1):
            a = data.iloc[(row + lags): indexes_of_x_columns]
            X.append(a)
            y.append(data.iloc[row + lags, index_of_y_column])
        return np.array(X), np.array(y)     

顺便说一下，如果您只想移动一列或多列，或者整个数据框（在最后一种情况下，所有数据都相对于索引进行了移动），您还可以使用shift（）方法。

例如，数据。shift（1）会将整个数据帧移动一行。

data['targetcol_shifted']= data['targetcol'].shift(-1)

将使用存储在下一行的targetcol值填充新列targetcol\u shift。如果您可以使用shift（）我建议您更喜欢它，因为它比手工操作快得多。