“索引器错误：位置索引器超出界限”，当它们可以证明为n时

Question

这是我正在使用的一些代码。通过切片和一些条件，我慢慢地减少了一个初始数据帧，直到我只有所需的行。五行的每个块实际上代表一个不同的对象，因此，当我缩减内容时，如果五行的每个块中的任何一行满足条件，我希望保留它——这就是keep.index循环所完成的。不管怎样，当我完成后，我可以看到我想要的最终索引存在，但是我收到一条错误消息，说“IndexError:positional indexer超出了界限”。这里发生了什么？

import pandas as pd
import numpy as np

temp = np.random.rand(100,5)

df = pd.DataFrame(temp, columns=['First', 'Second', 'Third', 'Fourth', 'Fifth'])

df_cut = df.iloc[10:]

keep = df_cut.loc[(df_cut['First'] < 0.5) & (df_cut['Second'] <= 0.6)]

new_indices_to_use = []
for item in keep.index:
    remainder = (item % 5)
    add = np.arange(0-remainder,5-remainder,1)
    inds_to_use = item + add
    new_indices_to_use.append(inds_to_use)

new_indices_to_use = [ind for sublist in new_indices_to_use for ind in sublist]
final_indices_to_use = []
for item in new_indices_to_use:
    if item not in final_indices_to_use:
        final_indices_to_use.append(item)

final = df_cut.iloc[final_indices_to_use]

Answer 1

来自Pandas关于^{}（emphasis mine）的文档：

Pandas provides a suite of methods in order to get purely integer based indexing. The semantics follow closely python and numpy slicing. These are 0-based indexing.

您试图按标签使用它，这意味着您需要^{}

从你的例子来看：

>>>print df_cut.iloc[89]
...
Name: 99, dtype: float64

>>>print df_cut.loc[89]
...
Name: 89, dtype: float64