熊猫 - KeyError异常：“不能用一个单一的布尔索引到setitem”

问题描述：

我写了下面的功能。当调用它时，它将抛出KeyError为dataset.loc[]调用。我想了解为什么会发生这种情况，以及如何避免这种情况发生。熊猫 - KeyError异常：“不能用一个单一的布尔索引到setitem”

def ChangeColumnValues(dataset, columnValues): 
    """Changes the values of given columns into the given key value pairs 

    :: Argument Description :: 
    dataset - Dataset for which the values are to be updated 
    columnValues - Dictionary with Column and Value-Replacement pair 
    """ 

    for column, valuePair in columnValues.items(): 
     for value, replacement in valuePair.items(): 
      dataset.loc[str(dataset[column]) == value, column] = replacement 

    return dataset 

BankDS = da.ChangeColumnValues(BankDS, { 
    'Default': { 
     'no': -1, 
     'yes': 1 
    }, 
    'Housing': { 
     'no': -1, 
     'yes': 1 
    }, 
    'Loan': { 
     'no': -1, 
     'yes': 1 
    }, 
    'Y': { 
     'no': 0, 
     'yes': 1 
    } 
})

错误：

--------------------------------------------------------------------------- 
KeyError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-20-0c766179be88> in <module>() 
    30  WineQualityDS = da.MeanNormalize(WineQualityDS) 
    31 
---> 32 PreProcessDataSets() 

<ipython-input-20-0c766179be88> in PreProcessDataSets() 
    20   'Y': { 
    21    'no': 0, 
---> 22    'yes': 1 
    23   } 
    24  }) 

W:\MyProjects\Python\ML\FirstOne\DAHelper\DataSet.py in ChangeColumnValues(dataset, columnValues) 
    73  for column, valuePair in columnValues.items(): 
    74   for value, replacement in valuePair.items(): 
---> 75    dataset.loc[str(dataset[column]) == value, column] = replacement 
    76 
    77  return dataset 

C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in __setitem__(self, key, value) 
    177    key = com._apply_if_callable(key, self.obj) 
    178   indexer = self._get_setitem_indexer(key) 
--> 179   self._setitem_with_indexer(indexer, value) 
    180 
    181  def _has_valid_type(self, k, axis): 

C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _setitem_with_indexer(self, indexer, value) 
    310      # reindex the axis to the new value 
    311      # and set inplace 
--> 312      key, _ = convert_missing_indexer(idx) 
    313 
    314      # if this is the items axes, then take the main missing 

C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in convert_missing_indexer(indexer) 
    1963 
    1964   if isinstance(indexer, bool): 
-> 1965    raise KeyError("cannot use a single bool to index into setitem") 
    1966   return indexer, True 
    1967 

KeyError: 'cannot use a single bool to index into setitem'

也请让我知道如果有什么更好/右的方式来实现我试图实现与ChangeColumnValues功能

我只是看了一眼，并没有100％确定你在做什么，但有一个熊猫方法，'replace（） “这需要一本词典，比如说”dct“作为一个参数。所以你可能可以像'df.replace（dct）'那样做上面的事情。例如。在这里看到：https://*.com/questions/20250771/remap-values-in-pandas-column-with-a-dict/41678874#41678874 – JohnE

感谢您的建议@JohnE！我仔细阅读了文档，并想出了如何使用replace（）来满足我的需求。 –

当然，没问题！ – JohnE

答

我得到了答案后，很少挖掘（谷歌搜索）和头脑风暴的问题。以下是校正功能：

def ChangeColumnValues(dataset, columnValues): 
    """Changes the values of given columns into the given key value pairs 

    :: Argument Description :: 
    dataset - Dataset for which the values are to be updated 
    columnValues - Dictionary with Column and Value-Replacement pair 
    """ 

    for column, valuePair in columnValues.items(): 
     for value, replacement in valuePair.items(): 
      dataset.loc[dataset[column] == value, column] = replacement 

    return dataset

注意，我已删除从中引起键dataset.loc作为标布尔值，而不是一系列的值，这里需要以指向比较str()目标系列中每个值的结果条件。所以通过删除str()它导致了一个布尔序列，这是我们整个工作所需要的。

我是新来的蟒蛇，如果我的理解是错在这里，请大家指正！

编辑：

至于建议的@JohnE，我试图实现，也可以使用熊猫replace()方法很容易做到的功能。我正在推出相应的实施，因为它可以帮助某人：

BankDS = BankDS.replace({ 
     'Default': { 
      'no': -1, 
      'yes': 1 
     }, 
     'Housing': { 
      'no': -1, 
      'yes': 1 
     }, 
     'Loan': { 
      'no': -1, 
      'yes': 1 
     }, 
     'Y': { 
      'no': 0, 
      'yes': 1 
     } 
    })

熊猫 - KeyError异常：“不能用一个单一的布尔索引到setitem”

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