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확진자를 사망자로 바꾸는 작업을 진행중인데 강의 8:44초 기준 최종코드에서 나머지는 다 같고 Confirmed를 Deaths로 바꾸어 주었습니다. 그런데 에러가 발생하고 에러내용은 다음과 같습니다. 에러를 풀기가 너무 어렵네요,, 도움 부탁드립니다.
KeyError: "['Deaths'] not in index"
"None of [Index(['Country/Region', 'Deaths'], dtype='object')] are in the [columns]"
-전체 코드-
import json
import pandas as pd
with open('csse_covid_19_daily_reports/country_convert.json', 'r', encoding='utf-8-sig') as json_file:
json_data = json.load(json_file)
def country_name_convert(row):
if row['Country_Region'] in json_data:
return json_data[row['Country_Region']]
return row['Country_Region']
def create_dateframe(filename):
PATH = "csse_covid_19_daily_reports/"
doc = pd.read_csv(PATH + filename, encoding='utf-8-sig') #csv 파일 읽기
try:
doc = doc[['Country_Region','Deaths']]
except:
doc = doc[['Country/Region', 'Deaths']]
doc.columns = ['Country_Region', 'Deaths']
doc = doc.dropna(subset=['Deaths']) # 3. 특정 컬럼에 없는 데이터 삭제하기
doc['Country_Region'] = doc.apply(country_name_convert, axis=1) # 4. 'Country_Region'의 국가명을 여러 파일에 일관되게 변경하기
doc = doc.astype({'Deaths': 'int64'}) # 5. 특정 컬럼의 데이터 타입 변경하기
doc = doc.groupby('Country_Region').sum() # 6. 특정 컬럼으로 중복된 데이터를 합치기
# 7. 파일명을 기반으로 날짜 문자열 변환하고, 'Confirmed' 컬럼명 변경하기
date_column = filename.split(".")[0].lstrip('0').replace('-', '/')
doc.columns = [date_column]
return doc
import os
def generate_dateframe_by_path(PATH):
file_list, csv_list = os.listdir(PATH), list()
first_doc = True
for file in file_list:
if file.split(".")[-1] == 'csv':
csv_list.append(file)
csv_list.sort()
for file in csv_list:
doc = create_dateframe(file)
if first_doc:
final_doc, first_doc = doc, False
else:
final_doc = pd.merge(final_doc, doc, how='outer', left_index=True, right_index=True)
final_doc = final_doc.fillna(0)
return final_doc
답변 1
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안녕하세요. 답변도우미입니다.
전체 코드가 길어서, 해당 부분을 재현하거나, 이해하기가 쉽지는 않은데요. 또 해당 코드의 어느 라인에서 에러가 난 것인지 알기가 어려워서 정확하게 의견을 드리기가 쉽지는 않더라고요. 하지만, 명확히 에러의 의미는 Deaths 라는 컬럼이 없다라는 뜻입니다. 따라서, 해당 에러나 난 코드에서 적용하는 데이터프레임을 head() 등으로 그 앞에서 출력해보시면서, 해당 데이터프레임에 Deaths 컬럼이 있는지를 확인해보시고, 해당 데이터프레임을 먼저 원하시는 코드에 알맞게 보완을 하시면 좋을 것 같습니다.
감사합니다.