在numpy中，索引和维度编号从0开始。因此axis 0表示第1个维度。同样，在numpy中，维度的长度（大小）可以为0。最简单的情况是：

In [435]: x = np.zeros((0,), int)
In [436]: x
Out[436]: array([], dtype=int32)
In [437]: x[0]
...
IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

如果x = np.zeros((0,5), int)，一个0行5列的二维数组，我也可以得到它。
因此，在代码的某个地方，您创建了一个第一个轴的大小为0的数组。
询问错误时，您应该告诉我们错误发生的位置。
同样，在调试此类问题时，您应该做的第一件事是打印可疑变量的shape（可能还有dtype）。

应用于pandas

• 使用pandas的程式在传送Series或DataFrame至numpy.array时，也会发生相同的错误，如下所示：
• pandas.Series.values或pandas.Series.to_numpy()或pandas.Series.array
• pandas.DataFrame.values或pandas.DataFrame.to_numpy()

解决错误：

1.使用try-except块

• 验证数组的大小是否不为0
• if x.size != 0:

实际上，这意味着您没有要引用的索引。例如：

df = pd.DataFrame()
df['this']=np.nan
df['my']=np.nan
df['data']=np.nan
df['data'][0]=5 #I haven't yet assigned how long df[data] should be!
print(df)

我会给予你提到的错误，因为我还没有告诉Pandas我的 Dataframe 有多长。然而，如果我做完全相同的代码，但我确实分配了索引长度，我不会得到错误：

df = pd.DataFrame(index=[0,1,2,3,4])
df['this']=np.nan
df['is']=np.nan
df['my']=np.nan
df['data']=np.nan
df['data'][0]=5 #since I've properly labelled my index, I don't run into this problem!
print(df)

希望这能回答你的问题！

这是python中的一个IndexError，这意味着我们试图访问一个在Tensor中不存在的索引。下面是一个非常简单的例子来理解这个错误。

# create an empty array of dimension `0`
In [14]: arr = np.array([], dtype=np.int64) 

# check its shape      
In [15]: arr.shape  
Out[15]: (0,)

有了这个数组arr，如果我们现在试图给某个索引赋值，例如给索引0赋值，如下例所示

In [16]: arr[0] = 23

然后，我们将得到一个IndexError，如下所示：

IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-0891244a3c59> in <module>
----> 1 arr[0] = 23

IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

原因是我们试图访问一个索引（这里是第0个位置），但它并不存在（即它不存在，因为我们有一个大小为0的数组）。

In [19]: arr.size * arr.itemsize  
Out[19]: 0

因此，本质上，这样的数组是无用的，不能用来存储任何东西。因此，在代码中，你必须沿着回溯路径，寻找创建大小为0的数组/Tensor的位置，并修复它。

我遇到了这个错误，发现是我的数据类型导致了错误。类型是一个对象，在将其转换为int或float后，问题就解决了。
我使用了以下代码：

df = df.astype({"column": new_data_type,
                "example": float})