Pandas DataFrame选取索引列报错KeyError: 'customer' 求助

你执行了df.set_index('customer')，这步操作把'customer'列设置成了DataFrame的索引，该列会从普通列列表中移除。后续操作完成后，最终的df里根本没有名为'customer'的列，所以用df['customer']访问会触发KeyError。

根据你的需求，有两种处理方式：

1. 把'customer'恢复为普通列 #

修改代码，在数据计算完成后用reset_index()把索引转回普通列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'customer' :  ['customer2', 'customer1'], 'item1': [12, 13], 'item2' : [3, 28],'item3': [2, 1]})
df2 = pd.DataFrame({'customer' :  ['customer1', 'customer2'], 'item?': ['item1', 'item1'], 'quantity' : [2, 5]})

# 先完成数据计算，得到以customer为索引的结果
df_processed = df.set_index('customer').add(pd.pivot_table(df2,index='customer',columns='item?',values='quantity')).fillna(df.set_index('customer')).astype(int)
# 将索引转回普通列
df = df_processed.reset_index()

print(df['customer'])

2. 直接访问索引（无需转成列） #

如果只是需要获取'customer'对应的取值，直接访问索引即可：

# 打印索引的所有值
print(df.index)
# 或者打印成数组形式
print(df.index.values)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kucb