Matplotlib绘制柱状图遇KeyError: 'date'问题，求解决方法

核心修复点 #

• 变量名错误：你创建的DataFrame变量是df1，但绘图时调用的是未定义的df，这是导致找不到'date'列的直接原因。把所有df.plot()中的df替换为df1即可。

其他排查方向 #

• 验证数据集结构：确保lst中的每一行数据都包含4个元素，与你指定的列名['source','type','date','count']一一对应。可以在创建DataFrame后添加print(df1.columns)，确认输出的列名列表里确实有'date'。
• 检查列名拼写：确认列名没有大小写错误（比如写成Date）或拼写失误（比如dtae），pandas对列名的大小写是敏感的。
• 修正绘图逻辑：如果source是字符串类型，直接将其作为y轴绘制柱状图会无效（因为需要数值型数据）。如果source是类别字段，你需要先按date和source分组统计（比如计数或求和）再绘图；如果是数值型字段，先确保数据类型正确，可通过df1['source'] = pd.to_numeric(df1['source'], errors='coerce')转换并处理异常值。

修正后的示例代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import random

def la_bar():
    # 示例数据集，替换为你的真实lst
    lst = [
        ['source_A', 'type_1', '2024-01', 12],
        ['source_B', 'type_2', '2024-02', 25],
        ['source_A', 'type_1', '2024-03', 18]
    ]
    df1 = pd.DataFrame(lst, columns=['source','type','date','count'])
    
    # 先确认列存在
    print(df1.columns)
    
    # 绘制双组柱状图（假设source是数值型，若为类别需调整逻辑）
    ax = df1.plot(x="date", y="count", kind="bar", label="Count", color='#1f77b4')
    df1.plot(x="date", y="source", kind="bar", ax=ax, label="Source", color='#ff7f0e')
    
    plt.title("Date vs Count/Source")
    plt.legend()
    plt.savefig("static/images/image.png")

la_bar()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jim Macaulay