PandasのKeyエラーを修正する方法：詳細なガイド
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- Oluwaseun Adeojo
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データアナリストまたはデータサイエンティストであれば、Pandas の Key エラーに遭遇したことがあるでしょう。このエラーは一般的ですが、特に悩ましいと感じるかもしれません。しかし、少し洞察力と適切なツールがあれば、これらの問題を迅速に診断および解決することができます。この記事では、PandasのKeyエラーを修正するための詳細なガイドを提供します。
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PyGWalker (opens in a new tab) は、Pandas Dataframe（または Polars Dataframe）を ビジュアル UI に変換し、変数をドラッグアンドドロップして簡単にグラフを作成できるようにします。単に以下のコードを使用するだけです：
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)こちらのオンラインノートブックを利用して、すぐに PyGWalker を実行できます。
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PandasのKeyErrorの理解
これらのエラーを修正する方法に進む前に、まず Pandas の KeyError が何であるかを理解しましょう。
Pandasでは、「キー」とは、DataFrameの列名の別名です。KeyErrorは、Pandasがアクセスしようとしている列名を見つけることができないことを意味します。これは、名前が存在しないため、または使用している名前にタイプミスがあるためかもしれません。これを理解することは、KeyErrorを修正する最初のステップです。
方法1：列ラベルが存在することを確認する
KeyErrorを回避する最も簡単な方法は、列ラベルがDataFrameに存在することを確認することです。これには、データをよく理解し、慎重なコーディングが必要です。
以下は、KeyErrorに遭遇する可能性がある簡単な例です。
import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'],
'Age': [28, 24, 22]}
df = pd.DataFrame(data)print(df['Names']) # 正しい列名は 'Name' なので KeyError が発生します
列が存在するかどうか不確実な場合、次のコードを使用して確認できます:
if 'Names' in df.columns:
print(df['Names'])
else:
print("列が存在しません。")方法2: get() メソッドを使用する
コードを停止させずにエラーをキャッチする場合は、 get() 関数を使用できます。この関数は、列が存在する場合は列を返し、存在しない場合はデフォルト値を返します。次のように使用できます:
print(df.get('Names', 'Column not found'))高度なエラー処理: try 、 except を使用する
上記の方法は有効ですが、より堅牢なエラー処理アプローチが必要な場合もあります。ここで、 Python の try および except ブロックが役立ちます。列にアクセスし、 KeyError が発生した場合、 except ブロックで処理できます。
次の例をご覧ください:
try:
print(df['Names'])
except KeyError:
print('列が存在しません。')ただし、エラータイプを指定せずにブランケット try / except ブロックを回避する必要があることを覚えておいてください。これにより、予期しないエラーが発生する可能性があります。
結論
Pandas での KeyError は一般的ですが、適切なアプローチを取れば、これらのエラーを効率的に防止および解決できます。常に DataFrame に列ラベルが存在することを確認し、安全なアクセスのために get() を使用し、堅牢なエラー処理のために try / except を使用してください。