Cómo solucionar errores de clave en Pandas: una guía detallada
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- Oluwaseun Adeojo
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Si eres un analista de datos o un científico de datos, es probable que hayas encontrado el temido KeyError de Pandas. Este error, aunque común, puede ser particularmente frustrante. Sin embargo, con un poco de conocimiento y las herramientas adecuadas, puedes diagnosticar y resolver rápidamente estos problemas. Este artículo proporcionará una guía detallada sobre cómo solucionar errores de clave en Pandas.
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PyGWalker es un proyecto de Python de código abierto que puede ayudar a acelerar el flujo de trabajo de análisis y visualización de datos directamente dentro de entornos basados en Jupyter Notebook.
PyGWalker (opens in a new tab) convierte tu DataFrame de Pandas (o DataFrame de Polars) en una interfaz de usuario visual donde puedes arrastrar y soltar variables para crear gráficos con facilidad. Simplemente usa el siguiente código:
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)Puedes ejecutar PyGWalker en este momento con estos cuadernos en línea:
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Comprender el KeyError de Pandas
Antes de explorar cómo solucionar estos errores, primero debemos entender qué es un KeyError de Pandas.
En Pandas, una 'clave' es otro nombre para el nombre de una columna en tu DataFrame. Un KeyError significa que Pandas no puede encontrar el nombre de columna al que estás intentando acceder. Esto podría ser porque el nombre no existe o tal vez haya un error de escritura en el nombre que estás utilizando. Comprender esto es el primer paso para solucionar errores de clave.
Método 1: Asegurarse de que la etiqueta de columna exista
La forma más sencilla de evitar KeyError es asegurarse de que la etiqueta de columna exista en tu DataFrame. Esto requiere un buen conocimiento de tus datos y una programación cuidadosa.
Aquí tienes un ejemplo sencillo de cómo podrías encontrarte con un KeyError:
import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'],
'Age': [28, 24, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df['Names']) # Esto generará un KeyError porque el nombre de columna correcto es 'Name'Si no estás seguro de si una columna existe, puedes usar el siguiente código para verificarlo:
if 'Names' in df.columns:
print(df['Names'])
else:
print("La columna no existe.")Método 2: Usar el método get()
Si quieres capturar el error sin detener tu código, puedes usar la función get(). Esta función devuelve la columna si existe o un valor predeterminado si no existe. Así es cómo puedes usarla:
print(df.get('Names', 'Columna no encontrada'))Manejo avanzado de errores: Usando try y except
Si bien los métodos anteriores son efectivos, a veces es posible que quieras utilizar un enfoque de manejo de errores más sólido. Aquí es donde entran en juego los bloques try y except de Python. Puedes intentar acceder a una columna y, si se genera un KeyError, puedes manejarlo en tu bloque except.
Aquí tienes un ejemplo:
try:
print(df['Names'])
except KeyError:
print('La columna no existe.')Sin embargo, recuerda evitar los bloques try/except generales sin especificar el tipo de error. Esto podría provocar que se pasen por alto errores inesperados.
Conclusión
Los KeyErrors en Pandas son comunes, pero con el enfoque correcto, puedes prevenir y resolver estos errores de manera eficiente. Siempre asegúrate de que las etiquetas de columna existan en tu DataFrame, utiliza get() para acceder de manera segura y emplea try/except para un manejo de errores sólido.