Pandas中列已存在，切片访问却触发KeyError错误

• 用pd.read_excel('data.xlsx')读取Excel得到DataFrame后，打印df.columns能看到'Report #2 Name'、'Report #3 Name'这类列名
• 但直接用df['Report #2 Name']或df['Report #3 Name']访问会触发KeyError，而'Report #1 Name'等其他列能正常读取
• 补充测试结果：
  • df.get('Report #2 Name', 'don exist')返回'don exist'
  • df.columns.union(['Report #2 Name'])会新增该列
  • df.columns[12] == 'Report #2 Name'返回False
  • df.columns[12].encode('utf-8')输出b'Report #2\xc2\xa0Name'

这些列名里藏了不间断空格（UTF-8编码对应\xc2\xa0），它和普通空格视觉上一模一样，但属于不同字符，导致用普通空格的字符串匹配时完全不生效。

方法1：精准匹配列名 #

直接用包含不间断空格的字符串访问，或者从columns里取对应索引的列名：

# 用转译的不间断空格字符
df['Report #2\xa0Name']
# 或者直接取对应索引的列名
df[df.columns[12]]

方法2：批量清洗列名 #

把所有列名里的不间断空格替换成普通空格，一劳永逸：

df.columns = df.columns.str.replace('\xa0', ' ')
# 之后就能正常访问了
df['Report #2 Name']

方法3：读取时指定干净列名 #

如果提前知道所有列名，读取Excel时直接用names参数指定清洗后的列名：

import pandas as pd
# 替换掉列名里的不间断空格，列出所有列
cleaned_cols = ['Report #1 Name', 'Report #2 Name', ...]
df = pd.read_excel('data.xlsx', names=cleaned_cols, header=0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SCool