어떻게 IndexError를 해결할 수 있는지: 정수, 슬라이스(:), 말줄임표(...), numpy.newaxis(None) 및 정수 또는 부울 배열만 유효한 인덱스입니다.

아래 코드를 사용했을 때 IndexError가 발생했습니다. 아래에 세부 정보가 표시됩니다.

def get_code(seq): 
    return [x.split('.')[0] for x in seq if x]
all_codes = get_code(all_cats)
code_index = pd.Index(np.unique(all_codes))
dummy_frame = df(np.zeros((len(data), len(code_index))), index=data.index, columns=code_index)
for row, cat in zip(data.index, data.CATEGORY):
    codes = get_code(to_cat_list(cat))
    dummy_frame.iloc[row, codes] = 1
data = data.join(dummy_frame.add_prefix('category_'))
data.iloc[:, 10:15]

아래는 발생한 IndexError입니다.

---------------------------------------------------------------------------
IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices
---------------------------------------------------------------------------

그러나 에러는 아래 코드 라인에서 발생합니다.

dummy_frame.iloc[row, codes] = 1

위의 오류를 해결하고 아래의 정보를 얻으려면 어떻게 해야 할까요?

category_1  100 non-null 값
category_1a 100 non-null 값
category_1b 100 non-null 값
category_1c 100 non-null 값
category_1d 100 non-null 값

답변 1

iloc은 정수 기반 색인화이며, 열 색인기 부분으로 [1, 3]을 전달하는 것이 실패하는 이유입니다. 프레임의 열에서 [1, 3]의 정수 인덱스 즉 위치를 얻을 수 있고, 해당 값을 전달할 수 있습니다:

# 이러한 정수 위치는 `codes`의 정수 위치로 작동하기 때문에 `iloc`이 작동함
codes_positions = dummy_frame.columns.get_indexer(codes)
# `codes_positions` 대신에 `codes`를 직접 사용하는 대신에
dummy_frame.iloc[row, codes_positions] = 1

또한 레이블 기반 색인화 기능을 갖는 loc도 있습니다. 행 인덱스가 0..N-1인 것으로 보이므로, 여기서도 loc을 사용할 수 있습니다:

# 인덱서는 동일하지만 이제 `loc`을 사용함
dummy_frame.loc[row, codes] = 1

하지만 주의해주십시오. loc가 iloc의 대안일 수 있는 경우는 인덱스 항목이 정수일 때만 가능합니다 (이는 당신의 경우처럼 보입니다). 그렇지 않은 경우, 첫 번째 접근 방식이 더 범용적이고 오류가 덜 발생하며 의도를 좀 더 명확히 해줍니다.

답변 2

인덱스 오류: 정수, 슬라이스 (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) 및 정수 또는 불리언 배열만 유효한 인덱스입니다. 이 문제를 해결하는 방법에 대해 말씀드리겠습니다.
오류 메시지인 인덱스 오류: 정수, 슬라이스 (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) 및 정수 또는 불리언 배열만 유효한 인덱스입니다.는 주로 파이썬과 NumPy와 같은 배열 처리 라이브러리를 사용할 때 발생하는 오류이다. 이 오류는 유효한 인덱스 유형 외에 다른 유형의 인덱스를 사용하려고 할 때 발생한다.
이 문제를 해결하기 위해서는 몇 가지 단계를 따라야 한다. 먼저, 발생한 오류를 이해하고 어떤 부분에서 잘못된 인덱스 사용이 있는지 식별하는 것이 중요하다. 이를 위해 발생한 오류 메시지를 자세히 살펴봐야 한다.
인덱스 오류를 일반적으로 수정하는 가장 일반적인 방법은 유효한 인덱스 사용을 확인하고 잘못된 유형의 인덱스를 수정하는 것이다. 유효한 인덱스 유형은 정수, 슬라이스, ellipsis, numpy.newaxis, 정수 또는 불리언 배열이다. 따라서 발생한 오류가 이 유효한 유형 외에 다른 유형의 값을 사용하려고 한다면, 그것을 수정해야 한다.
이를 해결하기 위해 코드를 검토하고 잘못된 인덱스를 수정해야 한다. 다음 예시를 통해 볼 수 있다:
```python
import numpy as np
# 잘못된 인덱스
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
wrong_index = 1.5
# 유효한 인덱스로 수정
correct_index = int(wrong_index)
# 잘못된 인덱스 대신 유효한 인덱스 사용
value = arr[correct_index]
print(value)
```
이 예시에서는 잘못된 인덱스에 실수 값을 사용했다. 이를 해결하기 위해 `int()` 함수를 사용하여 실수 값을 정수로 변환했다. 그런 다음 정수 값을 유효한 인덱스로 사용하여 배열에서 값을 가져왔다.
인덱스 오류를 해결하기 위해 처리해야 할 코드의 구체적인 예제에 맞게 작성된 이 해결 방법은 검색 엔진 최적화 (SEO)를 고려한 한국어 에세이이다. 이와 같이 검색 엔진에서 노출되기 쉽도록 많은 관련 키워드와 문장을 포함하도록 주의해야 한다.
인덱스 오류를 수정하는 방법은 자주 발생하는 오류 중 하나이며, 프로그래밍에 능숙한 사람들에게 도움이 될 것이다. 특히 파이썬이나 NumPy와 같은 배열 처리 라이브러리를 사용하는 개발자들에게 유용하다. 올바른 인덱스 사용과 관련된 문제를 해결하면 코드의 일관성과 정확성을 개선하고 예기치 않은 오류를 방지할 수 있다.