嘿，我来帮你搞定这个KeyError问题！首先，KeyError: 1的意思很明确——你的代码尝试访问DataFrame的列1，但这个列根本不存在。我们来一步步排查原因并修复：

问题根源分析 #

看你这段核心代码：

my_ratings = pd.DataFrame.from_records(worksheet.get_all_values()).reset_index()
my_ratings = my_ratings[my_ratings[1] != '']

这里的核心问题是：worksheet.get_all_values()返回的数据结构和你预期的不一样。可能的情况有两种：

1. 你的工作表第一行是表头（比如"歌曲名"、"播放次数"），但你直接把所有内容转成了数据行，导致DataFrame的列名变成了表头文本，而不是数字索引0、1，这时候访问my_ratings[1]自然会报错。
2. 工作表里的某些行只有1列数据，或者get_all_values()返回的列表本身就只有1列，根本没有索引为1的列。

分步解决方案 #

第一步：先确认数据结构 #

在创建DataFrame之前，先打印worksheet.get_all_values()的输出，看看实际数据是什么样的：

print("工作表原始数据：", worksheet.get_all_values())

这能帮你明确：数据有没有表头？每行有几列？

第二步：根据数据结构调整代码 #

情况1：工作表有表头（第一行是列名）

如果输出里第一行是类似["Title", "Listen Count"]这样的表头，那你需要把表头单独提取出来作为列名，不要和数据混在一起：

# 提取所有数据
data = worksheet.get_all_values()
# 用第一行做列名，从第二行开始加载数据
my_ratings = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0]).reset_index()
# 过滤空的播放次数（这里用表头里的列名，比如"Listen Count"）
my_ratings = my_ratings[my_ratings["Listen Count"] != '']
# 构造目标DataFrame时用对应的列名
my_ratings = pd.DataFrame({
    'user_id': "943",
    'title': list(map(str, my_ratings["Title"])),
    'listen_count': list(map(float, my_ratings["Listen Count"]))
})

情况2：工作表没有表头，纯数据行

如果输出里每行都是两列数据（比如["歌曲A", "5"]），那先过滤掉长度不足2的行，再明确指定列名：

data = worksheet.get_all_values()
# 过滤掉只有1列的无效行
valid_data = [row for row in data if len(row) >= 2]
# 明确指定列名，避免用数字索引混淆
my_ratings = pd.DataFrame(valid_data, columns=["title", "listen_count"]).reset_index()
# 过滤空的播放次数
my_ratings = my_ratings[my_ratings["listen_count"] != '']
# 构造目标DataFrame
my_ratings = pd.DataFrame({
    'user_id': "943",
    'title': list(map(str, my_ratings["title"])),
    'listen_count': list(map(float, my_ratings["listen_count"]))
})

第三步：修复代码里的其他小问题 #

除了KeyError，你的代码还有两个需要注意的点：

1. 合并操作没有赋值：my_ratings.merge(song_df_2, on="title", how="left")这行执行后结果没保存，应该改成：

   my_ratings = my_ratings.merge(song_df_2, on="title", how="left")
   

2. append()方法已弃用：Pandas 2.0+已经不再推荐用append()，建议换成pd.concat()：

   # 替换song_df.append(...)
   song_df = pd.concat([song_df, my_ratings], ignore_index=True)
   # 替换users.append(...)
   if users.shape[0] == 943:
       new_user = users.iloc[942].copy()
       new_user["user_id"] = "943"
       users = pd.concat([users, pd.DataFrame([new_user])], ignore_index=True)
   

最后验证 #

修改完代码后，你可以打印my_ratings.columns看看列名是否正确，确保不会再出现KeyError。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nikhil Vijay