使用For循环将Pandas数据从Jupyter导入MySQL Workbench时出现KeyError:0（0 is not in range）问题求助

我明白你碰到的这个坑了——用iloc拆分数据集后，第二部分的循环插入代码直接报错KeyError: 0，这其实是个很常见的Pandas索引问题，咱们一步步来解决。

错误原因分析 #

你拆分数据的逻辑是对的，但忽略了一个关键细节：

• 第一部分Before_handwashing=copy_monthly_df.iloc[:76]的索引和原DataFrame一致，是从0到75的连续整数，所以你用x从0开始循环，通过Before_handwashing[col][x]按索引取值是能找到对应数据的。
• 但第二部分After_handwashig=copy_monthly_df.iloc[76:]的索引是继承原DataFrame的索引，也就是从76开始的，而你的循环里x是从0开始计数的。比如第一次循环x=0，你尝试取After_handwashig[col][0]，但这部分数据的索引里根本没有0，自然就触发了KeyError。

三种解决方案 #

方案1：重置第二部分数据的索引 #

最简单的修复方式是给After_handwashig重置索引，让它从0重新开始：

# 重置索引，drop=True表示丢弃原来的旧索引
After_handwashig = copy_monthly_df.iloc[76:].reset_index(drop=True)

之后你原来的循环代码就能正常运行了，因为此时x的数值和DataFrame的索引完全对应。

方案2：改用位置取值（不依赖索引） #

如果不想修改索引，可以直接用iloc按位置取值，不管索引是什么都能准确拿到数据：

for x in range(After_handwashig.shape[0]):
    insert_query+='('
    # 先按位置获取第x行的所有数据
    current_row = After_handwashig.iloc[x]
    for y in range(After_handwashig.shape[1]):
        insert_query+= str(current_row[y])+', '
    insert_query=insert_query[:-2]+'), '

这种方式更稳妥，哪怕后续数据的索引有变化，也不会影响取值逻辑。

方案3：用Pandas批量插入（推荐） #

其实你现在用循环拼接INSERT语句的方式效率很低，尤其是数据量大的时候，还容易出现格式错误。推荐直接用Pandas自带的to_sql方法，一步完成批量插入：

from sqlalchemy import create_engine

# 替换成你的数据库连接信息：mysql+pymysql://用户名:密码@主机/数据库名
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:your_password@localhost/your_database')

# 插入第一部分数据，if_exists='append'表示追加到表中，index=False不插入索引列
Before_handwashing.to_sql(name='your_table_name', con=engine, if_exists='append', index=False)
# 插入第二部分数据
After_handwashig.to_sql(name='your_table_name', con=engine, if_exists='append', index=False)

这种方式不仅代码简洁，还能自动处理数据类型转换，避免SQL注入风险，性能也比循环拼接高很多。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ijeoma Daimonds