嘿，这个问题我之前处理过，咱们来快速搞定它～

为什么会报错？ #

你用的np.where(dataFrameTrain['budget']==0)返回的是一个包含行索引数组的元组（比如格式像(array([1,3,5]),)），而iloc会把这个元组当成多个独立的索引器来处理，自然就触发了"Too many indexers"的异常啦。

几种可行的解决方案 #

• 方案1：最简洁的布尔索引（推荐）
  这是Pandas筛选行的标准操作，代码直观又不容易出错：

  dataFrameTrain[dataFrameTrain['budget'] == 0]
  

• 方案2：修正np.where的用法
  如果你非要用np.where，只需要提取元组里的第一个元素（也就是真正的行索引数组）就行：

  dataFrameTrain.iloc[np.where(dataFrameTrain['budget']==0)[0], :]
  

• 方案3：用loc替代iloc（可选）
  要是你的行标签是默认的整数序列，也可以用loc来实现，同样需要提取np.where返回的索引数组：

  dataFrameTrain.loc[np.where(dataFrameTrain['budget']==0)[0], :]
  

小提示 #

日常筛选行优先用布尔索引，不仅代码可读性更高，执行效率也很出色，除非你有特殊场景需要用到np.where的返回值，不然第一种方案绝对是最优解～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者V K