Pandas用.loc取行报KeyError: 传含缺失标签的类列表不再被支持如何解决

报错原因 #

.loc 是按照DataFrame的索引标签取值，你筛选出RIDAGEYR > 60的子集后，子集的索引依然继承原df的索引，并不是连续的0-99序列，很多你传入的索引标签在子集里不存在，因此触发KeyError。

可行解决方法 #

方法1：使用.iloc按位置取值（推荐，效率更高） #

.iloc是按行的相对位置取值，直接取筛选后结果的前100行即可，同时匹配你提取BPXSY1字段的需求，代码如下：

# 若需要df1为DataFrame格式
df1 = df.loc[df['RIDAGEYR'] > 60, 'BPXSY1'].iloc[:100].to_frame()

# 若接受df1为Series格式，可去掉最后的to_frame()
# df1 = df.loc[df['RIDAGEYR'] > 60, 'BPXSY1'].iloc[:100]

方法2：先重置索引再取值 #

如果要继续使用.loc，你需要先把筛选后的子集的索引重置为从0开始的连续序列，丢弃原索引即可：

df1 = df[df['RIDAGEYR'] > 60].reset_index(drop=True).loc[:99, ['BPXSY1']]

补充说明 #

如果满足RIDAGEYR > 60的总行数不足100，上述两种写法都不会报错，会自动返回所有符合条件的结果，符合测试数据生成的需求。

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