Python3读取CSV绘制时间序列遇KeyError: 'TimeStamp'问题求助

问题详情 #

尝试从CSV文件绘制Temperature和Voltage的时间序列图时，始终抛出KeyError: 'TimeStamp'，报错栈如下：

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
File "Date_Time_Experiment.py", line 10, in 
data['TimeStamp'] = pd.to_datetime(data['TimeStamp'], format='%d/%m/%Y-%H:%M:%S')
File "/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3458, in __getitem__
indexer = self.columns.get_loc(key)
File "/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3363, in get_loc
raise KeyError(key) from err
KeyError: 'TimeStamp'

使用的代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
from datetime import datetime


plt.style.use('fivethirtyeight')

def animate(i):
    data = pd.read_csv('Logging.csv', skiprows=1)
    data['TimeStamp'] = pd.to_datetime(data['TimeStamp'], format='%d/%m/%Y-%H:%M:%S')
    
    x=data['TimeStamp'] 
    y1=data['Temperature']
    y2=['Voltage']
    plt.cla()
    plt.plot(x,y1,label='Temperature')
    plt.plot(x,y2,label='Voltage')
    
    plt.legend(loc='upper left')
    plt.tight_layout()
    
ani=FuncAnimation(plt.gcf(),animate, interval=61000)

plt.tight_layout()
plt.show()

CSV文件结构：

问题根源 #

1. 核心错误：skiprows=1参数导致表头丢失
   你的CSV第一行是表头（TimeStamp、Temperature、Voltage），但pd.read_csv('Logging.csv', skiprows=1)会跳过第一行，导致pandas把第一行数据当成表头，自然找不到名为'TimeStamp'的列。
2. 次要错误：Voltage列取值错误
   代码中y2=['Voltage']是一个字符串列表，而非从data中读取的数值列，会导致后续绘图失败。

修复后的代码 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

plt.style.use('fivethirtyeight')

def animate(i):
    # 去掉skiprows=1保留表头，同时在读取时直接解析时间列提升效率
    data = pd.read_csv(
        'Logging.csv',
        parse_dates=['TimeStamp'],
        date_format='%d/%m/%Y-%H:%M:%S'
    )
    
    x = data['TimeStamp'] 
    y1 = data['Temperature']
    y2 = data['Voltage']  # 修正为读取data中的Voltage列
    
    plt.cla()
    plt.plot(x, y1, label='Temperature')
    plt.plot(x, y2, label='Voltage')
    
    plt.legend(loc='upper left')
    plt.xticks(rotation=45)  # 新增：旋转x轴标签避免重叠
    plt.tight_layout()

ani = FuncAnimation(plt.gcf(), animate, interval=61000)
plt.tight_layout()
plt.show()

额外优化建议 #

• 如果CSV文件在持续追加新数据，可以只读取最新的N行减少资源占用：data = pd.read_csv('Logging.csv', parse_dates=['TimeStamp'], date_format='%d/%m/%Y-%H:%M:%S').tail(50)
• 可以添加x轴标签和标题，提升图表可读性：plt.xlabel('Time')、plt.title('Temperature & Voltage Time Series')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cat87