使用pandas、python创建字典会返回错误：“returnself_引擎获取位置（键）

Question

这是一个数据集的示例

Umls                                    Snomed
C0027497/Nausea /Sign or Symptom    Nausea (finding)[FN/422587007] 
C0151786 / Muscle/Sign or Symptom   Muscle weakness [(finding) /FN/26544005]
C2127305 /bitter/ Sign or Symptom    ?
NA                                   NA

这是我创建数据字典的代码：

df_dic_1= df_dic_1[['UMLS', 'snomed']]

df_dic_1['umls'].fillna(0, inplace=True)
df_dic_1['snomed'].fillna(0, inplace=True)

equiv_snomed=df_dic_1.set_index('umls')['snomed'].to_dict()

但会产生以下错误：

"   return self._engine.get_loc(key)"

有什么帮助吗？你知道吗

Answer 1

两列使用5种不同的列名：

Umls在示例中，UMLS和umls在代码中。
Snomed在样本中，snomed在代码中

您需要通过以下方式进行检查：

print (df.columns.tolist())

使用正确的。你知道吗

例如，如果样本中的名称正确：

f_dic_1= df_dic_1[['Umls', 'Snomed']]

df_dic_1['Umls'].fillna(0, inplace=True)
df_dic_1['Snomed'].fillna(0, inplace=True)

equiv_snomed=df_dic_1.set_index('Umls')['Snomed'].to_dict()

Answer 2

试试这个

df_dic_1= df_dic_1[['UMLS', 'snomed']]

df_dic_1['UMLS'].fillna(0, inplace=True)
df_dic_1['snomed'].fillna(0, inplace=True)

equiv_snomed=df_dic_1.set_index('UMLS')['snomed'].to_dict()

因为你有个关键错误