在尝试使用 python 和 pandas 过滤一些过去的数据时出现类型错误。这是错误
TypeError: cannot do slice stop value indexing on < class 'pandas.core.index.Int64Index'> with these indexers [327.0] of < type 'float'>
代码
# 65% of training data
ratio = 0.65
train_data_df = df_replace[:round(dataset_length*ratio)]
test_data_df = df_replace[-(1-round(dataset_length*ratio)):]
# Create Respected CSV
train_data_df.to_csv('Train.csv',index=False)
test_data_df.to_csv('Test.csv',index=False)
附加信息
代码正在创建一个新的 CSV 文件 India_in_Tests_Filter.csv
,它有超过 450 行和 3 列,如下所示:
Result Toss Bat
Lost won 1st
Won won 2nd
虽然 India_in_Tests.csv
有超过 450 行和 7 列。
那么伙计们,对此有什么想法吗?
考虑df
df = pd.DataFrame(range(10), list(range(320, 330)))
然后切片
df[:327.0]
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'>
with these indexers [327.0] of <type 'float'>
您的round
函数返回一个float
。改为 int
df[:int(327.0)]
您的代码应该是什么样子
train_data_df = df_replace[:int(dataset_length*ratio)]
test_data_df = df_replace[-(1-int(dataset_length*ratio)):]
我是一名优秀的程序员,十分优秀!