我正在做一些自然語言處理，我有一個(gè) MultiIndexed DataFrame 看起來像這樣（除了實(shí)際上大約有 3,000 行）：                             Title                                              N-gramsPeriod  Date                                                                                                                     2015-01 2015-01-01 22:00:10  SIRF: Simultaneous Image Registration and Fusi...  [@SENTBEGIN paper, paper propose, propose nove...            2015-01-02 16:54:13  Generic construction of scale-invariantly coar...  [@SENTBEGIN encode, encode temporal, temporal ...        2015-01-04 00:07:00  Understanding Trajectory Behavior: A Motion Pa...  [@SENTBEGIN mining, mining underlie, underlie ...        2015-01-04 09:07:45  Hostile Intent Identification by Movement Patt...  [@SENTBEGIN the, the recent, recent year, year...        2015-01-04 14:35:58  A New Method for Signal and Image Analysis: Th...  [@SENTBEGIN brief, brief review, review provid...我想要做的是計(jì)算每個(gè) n-gram 在每個(gè)月出現(xiàn)的次數(shù)（因此是第一個(gè)索引，“Period”）。這樣做相當(dāng)簡(jiǎn)單，如果很耗時(shí)（并且因?yàn)椤癗-grams”列中的每個(gè)單元格都是一個(gè)列表，我不確定可以做多少來加速它）。我使用以下代碼創(chuàng)建了一個(gè)新的 DataFrame 來保存計(jì)數(shù)：# Create the frequencies DataFrame.period_index = ngrams.index.unique(level = "Period")freqs = DataFrame(index = period_index)# Count the n-grams in each period.for period in period_index:    for ngrams_list in ngrams.loc[period, "N-grams"]:        for ngram in ngrams_list:            if not ngram in freqs.columns:                freqs[ngram] = 0            freqs.loc[period, ngram] += 1邏輯很簡(jiǎn)單：如果有問題的 n-gram 已經(jīng)被看到（在“freqs”中有一個(gè)列），將計(jì)數(shù)增加 1。如果沒有看到，創(chuàng)建一個(gè)新的 0 列對(duì)于那個(gè) n-gram，然后像往常一樣遞增。在絕大多數(shù)情況下，這工作正常，但對(duì)于一小部分 n-gram，當(dāng)循環(huán)遇到增量線時(shí)，我會(huì)收到此錯(cuò)誤：KeyError: u'the label [7 85.40] is not in the [index]'（抱歉，缺少正確的堆棧跟蹤——我在 Zeppelin Notebook 中執(zhí)行此操作，而 Zeppelin 沒有提供正確的堆棧跟蹤。）更多的調(diào)試表明，在這些情況下，新列的創(chuàng)建會(huì)以靜默方式失?。ㄒ簿褪钦f，它不起作用，但也不會(huì)返回異常）?？赡苤档米⒁獾氖?，在早期版本的代碼中，我使用“l(fā)oc”直接分配給新創(chuàng)建的列中的單元格，而不是先創(chuàng)建列，如下所示：if not ngram in freqs.columns:    freqs.loc[period, ngram] = 1我改變了這一點(diǎn)，因?yàn)樗ㄟ^將那個(gè) n-gram 的 NaN 分配給所有其他時(shí)期引起了問題，但是直接分配阻塞在與新代碼完全相同的 n-gram 上。