IndexingError使用布爾索引

我利用類似於布爾系列試圖索引數據幀到here IndexingError使用布爾索引

In [1]: import pandas as pd 
In [2]: idx = pd.Index(["USD.CAD", "AUD.NZD", "EUR.USD", "GBP.USD"], 
    ...:    name="Currency Pair") 
In [3]: pairs = pd.DataFrame({"mean":[3.6,5.1,3.6,2.7], "count":[1,5,8,2]}, index=idx) 
In [4]: mask = pairs.reset_index().loc[:,"Currency Pair"].str.contains("USD") 

In [5]: pairs.reset_index()[mask] 
Out[5]: 
    Currency Pair count mean 
0  USD.CAD  1 3.6 
2  EUR.USD  8 3.6 
3  GBP.USD  2 2.7

上述工作，當我嘗試用無索引重置我得到以下錯誤的原始數據幀

In [6]: pairs[mask] 
C:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:1808: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. 
    "DataFrame index.", UserWarning) 
--------------------------------------------------------------------------- 
IndexingError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-6-9eca5ffbdaf7> in <module>() 
----> 1 pairs[mask] 

C:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in __getitem__(self, key) 
    1772   if isinstance(key, (Series, np.ndarray, Index, list)): 
    1773    # either boolean or fancy integer index 
-> 1774    return self._getitem_array(key) 
    1775   elif isinstance(key, DataFrame): 
    1776    return self._getitem_frame(key) 

C:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in _getitem_array(self, key) 
    1812    # _check_bool_indexer will throw exception if Series key cannot 
    1813    # be reindexed to match DataFrame rows 
-> 1814    key = _check_bool_indexer(self.index, key) 
    1815    indexer = key.nonzero()[0] 
    1816    return self.take(indexer, axis=0, convert=False) 

C:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.pyc in _check_bool_indexer(ax, key) 
    1637   mask = com.isnull(result.values) 
    1638   if mask.any(): 
-> 1639    raise IndexingError('Unalignable boolean Series key provided') 
    1640 
    1641   result = result.astype(bool).values 

IndexingError: Unalignable boolean Series key provided

我對這個錯誤很困惑，因爲我的印象是，這是如果布爾指數長度從數據幀的差異收到一個錯誤？以下情況並非如此。

In [7]: len(mask) 
Out[7]: 4 
In [8]: len(pairs) 
Out[8]: 4 
In [9]: len(pairs.reset_index()) 
Out[9]: 4

來源

2014-11-24 mgilbert

我認爲你在這裏有點困惑，你需要重置索引的原因是因爲如果你沒有，那麼將不會有任何匹配的掩碼索引值對作爲對df使用您的currency.pair字符串作爲指數值。在這種情況下，長度不是問題，這是事實上，索引值不能與你的掩碼索引吻合 – EdChum 2014-11-24 19:58:12

我不是一個熊貓專家，但它不是簡單地從原始'對'具有不同於' pairs.reset_index（）'？ 'pairs''索引具有'dtype = object'，而'mask'具有'type = int64' – hopla 2014-11-24 20:03:11

您可以直接使用從索引生成的遮罩。

In [22]: mask = pairs.index.str.contains("USD") 
In [23]: pairs[mask] 
Out[23]: 
       count mean 
Currency Pair    
USD.CAD   1 3.6 
EUR.USD   8 3.6 
GBP.USD   2 2.7

不需要重新索引任何東西。

來源

2016-03-15 08:20:14 Rob

我想我會放下解決方案@EdChum在評論中指出。他指出的問題是，mask.index與pairs.index不一致。用來自對的索引替換掩碼的索引，我們得到預期的行爲。

In[10]: mask.index = pairs.index.copy() 
In[11]: pairs[mask] 
Out[11]: 
       count mean 
Currency Pair    
USD.CAD   1 3.6 
EUR.USD   8 3.6 
GBP.USD   2 2.7

來源

2014-11-24 21:02:39 mgilbert

IndexingError使用布爾索引

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