Pandas删除2019年索引行报错KeyError，求解决方案

问题描述 #

我有一个以日期为索引的Pandas DataFrame，数据时间范围为2017-01-01至2019-12-31。想要删除所有年份为2019的行，执行代码df_raw1 = df_raw1.drop(index=['2019'])时触发KeyError，错误信息如下：

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp\ipykernel_15244\372933074.py in <module>
----> 1 df_raw1 = df_raw1.drop(index=['2019'])


KeyError: "['2019'] not found in axis"

问题原因 #

drop(index=['2019'])会直接查找索引值等于字符串'2019'的行，但你的索引是日期时间类型（datetime），不存在值为'2019'的索引，因此触发KeyError。

正确实现方式 #

有几种可靠的方法可以筛选掉2019年的行：

• 利用DatetimeIndex的year属性筛选
  直接通过索引的年份属性反向筛选，保留非2019年的行：

  df_raw1 = df_raw1[df_raw1.index.year != 2019]
  

• 使用loc结合日期范围筛选
  通过指定日期范围，选取2017-01-01到2018-12-31的行：

  df_raw1 = df_raw1.loc[:'2018-12-31']
  

  或者明确起止范围：

  df_raw1 = df_raw1.loc['2017-01-01':'2018-12-31']
  

• 使用drop配合布尔索引
  先获取2019年行的索引，再批量删除：

  to_drop = df_raw1[df_raw1.index.year == 2019].index
  df_raw1 = df_raw1.drop(to_drop)
  

额外提示 #

如果你的索引还未转换为datetime类型，需要先执行转换：

df_raw1.index = pd.to_datetime(df_raw1.index)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Venkatesh Munukutla