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KeyError：“[索引([‘2019-06-06’，'2019-06-10']，dtype='object')]都不在[索引]中

KeyError是Python中的一个异常类型，表示字典或者其他映射类型中的键不存在。在这个问答内容中，出现了一个KeyError异常，错误信息为"[索引(['2019-06-06'，'2019-06-10']，dtype='object')]都不在[索引]中"。

根据错误信息可以推断，这个错误是在处理索引时发生的。具体来说，是在尝试使用索引['2019-06-06'，'2019-06-10']来访问某个数据结构中的元素时发生的。然而，这个索引并不存在于该数据结构的索引中，导致了KeyError异常的抛出。

为了解决这个问题，可以检查以下几个方面：

确保使用的索引是正确的，可能是由于拼写错误或者其他原因导致索引不匹配。
确保数据结构中包含了所需的索引，可以通过查看数据结构的索引列表来确认。
如果数据结构是一个字典或者其他映射类型，可以使用get()方法来避免KeyError异常的抛出，例如使用data.get('2019-06-06')来获取对应索引的值，如果索引不存在，则返回None或者其他指定的默认值。

关于云计算领域的相关知识，腾讯云提供了丰富的产品和服务。以下是一些与云计算相关的腾讯云产品和对应的介绍链接：

云服务器（CVM）：提供可扩展的计算能力，适用于各种应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 MySQL 版（CDB）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
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请注意，以上只是腾讯云提供的一些云计算相关产品，还有很多其他产品和服务可以满足不同的需求。

相关搜索:KeyError：“[列]中没有[索引([‘URL’]，dtype='object')]”IsolationForest KeyError：“[列]中没有[索引([‘’]，dtype='object')]”如何解决KeyError：“[索引([..]，dtype='object')]都不在[列]”/KeyError(f“[{axis_name}]]都不在[{axis_name}]")“[索引([‘纬度’，‘经度’]，dtype=‘对象’)]都不在[索引]中”alphalens.utils返回KeyError：“[DatetimeIndex (['<dates>，dtype='datetime64[ns]'，freq=None)]都不在[索引]中”Python - Pandas - KeyError：“[列]中没有[索引([‘问题’]，dtype=‘对象’)]”KeyError：“[索引([‘星期一’，‘星期二’，‘星期三’，‘星期四’，‘星期五’，‘星期六’，‘星期日’]，dtype=‘object’]都不在[索引]中。”KeyError：“[columns]中没有[Index(['Company']，dtype='object')]”KeyError:当尝试选择dask数据框上的列时：“没有[索引([‘’，'']，dtype='object')]在[列]中”facetgrid中的keyerror索引 Pandas，Keyerror列不在索引中 Pandas KeyError:值不在索引中获取KeyError：'[ 1.4 nan 1.83]不在索引中‘Pandas Dataframe索引:KeyError：[columns]中没有[columns]Bokeh BoxPlot > KeyError：‘标签[SomeCategory]不在[索引]中’KeyError：“[Int64Index([1960,1961,1962,1963,1964]，dtype='int64')]都不在[columns]中。”KeyError TimeSeriesSplit错误: sklearn：'[ 0 1 2 ...]不在索引中‘seaborn's lmplot: KeyError [ ...]不在索引中；excel和csv导入如何在pandas Dataframe KeyError中索引number的值: False Pandas Dataframe KeyError：‘标签[2019-01-14]不在[索引]中’

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

每个请求的标签必须在索引中，否则将引发KeyError。在切片时，如果存在于索引中，则起始边界和停止边界都将包括。整数是有效标签，但它们指的是标签而不是位置。 .loc属性是主要访问方法。...c 3 b 4 e 5 d dtype: object 但是，如果两者中至少有一个缺失且索引未排序，则会引发错误（因为否则会在计算上昂贵，以及对于混合类型索引可能会产生歧义）。...例如，在上面的示例中，s.loc[2:5]将引发KeyError。有关重复标签的更多信息，请参见重复标签。...3, 2, 5, 4]) In [63]: s.loc[3:5] Out[63]: 3 b 2 c 5 d dtype: object 如果两者中至少有一个缺失，但索引已排序，...: object In [65]: s.sort_index().loc[1:6] Out[65]: 2 c 3 b 4 e 5 d dtype: object 但是，如果两者中至少有一个缺失且索引未排序

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当未找到项目时，.loc 会引发 KeyError。允许的输入包括：单个标签，例如 5 或 'a'（请注意，5 被解释为索引的标签。这种用法不是索引上的整数位置。）。...每个要求的标签必须在索引中，否则将引发KeyError。在切片时，如果存在于索引中，则起始边界和停止边界都包括。整数是有效的标签，但它们指的是标签而不是位置。 .loc属性是主要的访问方法。...: object 如果两者中至少有一个缺失，但索引已排序，并且可以与起始和停止标签进行比较，则切片仍将按预期工作，通过选择介于两者之间的标签： In [64]: s.sort_index() Out[...c 3 b 4 e 5 d dtype: object 但是，如果两者中至少有一个缺失且索引未排序，则会引发错误（因为否则会在计算上昂贵，以及对于混合类型索引可能会产生歧义）。...例如，在上面的示例中，s.loc[1:6]会引发KeyError。有关此行为背后的原理，请参见端点是包容的。

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Pandas 第一轮零基础扫盲

'] # data[1] Out[12]: 3 获取数组中多个数据「不连续」「第一个中括号：告诉程序说，我要索引一下；第二个中括号：用来获取多个数据，一个数据则不用」 In [13]: data[['k...='object') 指定 DataFrame 数据的索引值 In [46]: data = pd.DataFrame(dict_data, ...: columns...: Student, dtype: object 获取 DataFrame 数据中的某一行数据根据行编号 In [51]: data.iloc[0] Out[51]: Gender M...Score 99 Student lilei Name: a, dtype: object In [59]: data.loc[['a', 'c']] # 指定多行数据 Out[...In [52]: data.loc['a'] Out[52]: Gender M Score 99 Student lilei Name: a, dtype: object

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