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  • 解决KeyError:0错误可能方法
    万次阅读
    2020-10-31 13:20:26

    1.for循环多个子语句未实现完全嵌套(比如被注释分隔)
    解决:tab健调整行对齐

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  • 解决KeyError-format

    千次阅读 2018-04-15 19:50:07
    看问题: >>> "{'ip':{0}, 'nat':{1}}".format("33", "44") Traceback (most recent call last): ...KeyError: "'ip'" what? 发生了什么?用

    看问题:

    >>> "{'ip':{0}, 'nat':{1}}".format("33", "44")
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    KeyError: "'ip'"
    

    what? 发生了什么?用了多年的format(无视参数的类型),怎么就报错了

    >>> "{'ip':%s, 'nat':%s}" % ("33", "44")
    "{'ip':33, 'nat':44}"
    >>>
    

    这个没有报错是对的,那么继续往下看

    >>> "{ip}{nat}".format("33", "44")
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    KeyError: 'ip'
    >>> 
    >>> 
    >>> "{ip}{nat}".format(ip="33", nat="44")
    '3344'
    >>> 
    >>> "{'ip'}{'nat'}".format(ip="33", nat="44")
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    KeyError: "'ip'"
    >>> 
    

    看到区别了把,"{'ip':{0}, 'nat':{1}}".format("33", "44") 中的format是要识别’{'的,它会认为'ip' 整体是一个需要被替换的变量,而format("33", "44") 中并没有对应的变量名来替换,所以就报了KeyError错误。

    展开全文
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    出现这个错误的原因是你引用了并不存在的dataframe的index,这个index就是keyerror后面的num,举个例子:如果你在数据清洗时将某些行删除了,而在后面又对这个dataframe所有行进行了遍历操作,那就很可能出现这个错误...

    出现这个错误的原因是你引用了并不存在的dataframe的index,这个index就是keyerror后面的num,举个例子:如果你在数据清洗时将某些行删除了,而在后面又对这个dataframe所有行进行了遍历操作,那就很可能出现这个错误。
    因此,一定记住删除某些行后对dataframe进行reindex:

    new_data.reset_index(inplace=True,drop=True)
    
    展开全文
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    只遇到了KeyError:‘val_mean_absolute_error’ 搜索了一下 居然没有合适的解答 没办法 一遍一遍的看代码 试图寻找突破点 源代码 如下: num_epochs=500 all_mae_histories=[] for i in range(k): print(‘process....

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    一切都很顺利

    只遇到了KeyError:‘val_mean_absolute_error’

    搜索了一下 居然没有合适的解答

    没办法 一遍一遍的看代码 试图寻找突破点

    源代码 如下:

    num_epochs=500
    all_mae_histories=[]
    for i in range(k):
    print(‘processing fold #’,i)
    val_data=train_data[i*num_val_samples:(i+1)num_val_samples]
    val_targets=train_targets[i
    num_val_samples:(i+1)*num_val_samples]

    partial_train_data=np.concatenate([train_data[:i*num_val_samples],train_data[(i+1)num_val_samples:]],axis=0)
    partial_train_targets=np.concatenate([train_targets[:i
    num_val_samples],train_targets[(i+1)*num_val_samples:]],axis=0)
    model =build_model()
    history=model.fit(partial_train_data,partial_train_targets,validation_data=(val_data,val_targets),epochs=num_epochs,batch_size=1,verbose=0)
    mae_history=history.history[‘val_mean_absolute_error’]
    all_mae_histories.append(mae_history)

    average_mae_history=[np.mean([x[i] for x in all_mae_histories]) for i in range(num_epochs)]

    其实类似的文章不少 具体名字就不赘述了

    报错的语句是这个:

    mae_history=history.history[‘val_mean_absolute_error’]

    最后我尝试了一个不是办法的办法 改成如下:

    mae_history=history.history[‘val_mae’]

    万万没想到 就这么解决了

    运气而已 这次算是解决了

    还望有大神赐教 也好给我们这些小白讲讲清爽 谢谢了

    展开全文
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空空如也

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如何解决keyerror