Skip to content

Comment résoudre les erreurs de clé dans Pandas : Un guide détaillé

Si vous êtes un analyste de données ou un data scientist, vous avez probablement rencontré la redoutable KeyError de Pandas. Cette erreur, bien qu'elle soit courante, peut être particulièrement frustrante. Cependant, avec un peu d'insight et les bons outils, vous pouvez rapidement diagnostiquer et résoudre ces problèmes. Cet article fournira un guide détaillé sur la façon de résoudre les erreurs de clé dans Pandas.

Vous voulez créer rapidement des visualisations de données en Python ?

PyGWalker est un projet Python Open Source qui peut vous aider à accélérer le workflow d'analyse et de visualisation des données directement dans des environnements basés sur Jupyter Notebook.

PyGWalker (opens in a new tab) transforme votre dataframe Pandas (ou votre dataframe Polars) en une interface utilisateur visuelle où vous pouvez faire glisser et déposer des variables pour créer des graphiques facilement. Utilisez simplement le code suivant :

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

Vous pouvez exécuter PyGWalker dès maintenant avec ces notebooks en ligne :

Et n'oubliez pas de nous donner une ⭐️ sur GitHub !

Exécuter PyGWalker dans un notebook Kaggle (opens in a new tab)Exécuter PyGWalker dans Google Colab (opens in a new tab)Donnez une ⭐️ à PyGWalker sur GitHub (opens in a new tab)
Exécuter PyGWalker dans un notebook Kaggle (opens in a new tab)Exécuter PyGWalker dans Google Colab (opens in a new tab)Exécuter PyGWalker dans Google Colab (opens in a new tab)

Comprendre la KeyError de Pandas

Avant d'aborder la façon de résoudre ces erreurs, comprenons d'abord ce qu'est une KeyError de Pandas.

Dans Pandas, une 'clé' est un autre nom pour un nom de colonne dans votre DataFrame. Une KeyError signifie que Pandas ne parvient pas à trouver le nom de colonne auquel vous essayez d'accéder. Cela pourrait être dû à l'inexistence du nom, ou peut-être qu'il y a une faute de frappe dans le nom que vous utilisez. Comprendre cela est la première étape pour résoudre les erreurs de clé.

Méthode 1 : S'assurer que le libellé de la colonne existe

La façon la plus simple d'éviter KeyError est de vous assurer que le libellé de la colonne existe dans votre DataFrame. Cela nécessite une bonne compréhension de vos données et une programmation minutieuse.

Voici un exemple simple de la manière dont vous pourriez rencontrer un KeyError :

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'],
        'Age': [28, 24, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
 
print(df['Names'])  # Cela déclenchera une KeyError car le nom de colonne correct est 'Name'

Si vous n'êtes pas sûr de l'existence d'une colonne, vous pouvez utiliser le code suivant pour vérifier :

if 'Names' in df.columns:
    print(df['Names'])
else:
    print("La colonne n'existe pas.")

Méthode 2 : Utilisation de la méthode get()

Si vous souhaitez intercepter l'erreur sans arrêter votre code, vous pouvez utiliser la fonction get(). Cette fonction renvoie la colonne si elle existe, ou une valeur par défaut si elle n'existe pas. Voici comment vous pouvez l'utiliser :

print(df.get('Names', 'Colonne non trouvée'))

Gestion avancée des erreurs : Utilisation de Try, Except

Bien que les méthodes ci-dessus soient efficaces, parfois vous pourriez vouloir une approche plus robuste pour la gestion des erreurs. C'est là que les blocs try et except de Python sont utiles. Vous pouvez essayer d'accéder à une colonne et si une KeyError est déclenchée, vous pouvez la gérer dans votre bloc except.

Voici un exemple :

try:
    print(df['Names'])
except KeyError:
    print("La colonne n'existe pas.")

Cependant, n'oubliez pas d'éviter les blocs try/except génériques sans spécifier le type d'erreur. Cela pourrait entraîner des erreurs inattendues.

Conclusion

Les KeyErrors dans Pandas sont courantes, mais avec la bonne approche, vous pouvez prévenir et résoudre efficacement ces erreurs. Assurez-vous toujours que les libellés de colonnes existent dans votre DataFrame, utilisez get() pour un accès sécurisé et utilisez try/except pour une gestion robuste des erreurs.