Pandas dataframe指定行不存在时赋值为0的KeyError问题求解

• 索引不存在时直接调用df.loc['b']会直接抛出KeyError，不会执行后续的isnull()判断，你修改的代码逻辑没有提前判断索引是否存在，所以还是会触发报错。
• 代码中b == 0是相等判断语句，不是赋值语句，哪怕判断条件成立，也不会给变量b赋值为0，属于语法逻辑错误。

方案1：提前判断索引存在性（直观易读） #

适合仅少数索引可能缺失的场景：

def compute(tick):
    # 若csv第一列是行索引，建议加index_col=0参数避免索引识别错误
    df = pd.read_csv(f'{tick}.csv', index_col=0)
    a = df.loc['a'].sum()
    if 'b' in df.index:
        b = df.loc['b'].sum()
    else:
        b = 0
    c = df.loc['c'].sum()
    d = (a + b) / c
    return d

方案2：reindex统一处理缺失索引（简洁易扩展） #

如果a、c也可能缺失，用该方法可以一次性处理所有需要用到的索引，不需要重复写判断逻辑：

def compute(tick):
    df = pd.read_csv(f'{tick}.csv', index_col=0)
    # 重索引，不存在的行自动填充0
    df = df.reindex(['a', 'b', 'c'], fill_value=0)
    a = df.loc['a'].sum()
    b = df.loc['b'].sum()
    c = df.loc['c'].sum()
    d = (a + b) / c
    return d

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