Python代码报错KeyError: 'date'，CSV日期格式为yyyy-mm-dd求解决

错误根源 #

你执行了df.set_index('date', inplace=True)，这一步已经将CSV中的date列设置为DataFrame的索引，原date列会被从普通列中移除，后续再通过df['date']访问自然会触发KeyError。

修复方案 #

方案1：直接从索引获取日期数据 #

既然date已经是索引，直接访问索引即可完成需求：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('data.csv')
df.set_index('date', inplace=True)

x = np.array(df['subscribersGained'].dropna().values, dtype=float)
# 直接处理索引，无需按列名查找
y = np.array(pd.to_datetime(df.index.dropna()).astype(float))

方案2：保留date列同时设置为索引 #

如果需要同时保留date列和将其作为索引，在set_index时添加drop=False参数：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('data.csv')
# 设置索引但保留原date列
df.set_index('date', inplace=True, drop=False)

x = np.array(df['subscribersGained'].dropna().values, dtype=float)
# 此时df['date']可正常访问
y = np.array(pd.to_datetime(df['date'].dropna()).astype(float))

额外优化 #

• 代码中重复读取了两次data.csv到df和data，若data变量未被使用，建议删除该语句以避免冗余IO操作。
• pd.to_datetime处理完成后，直接用.astype(float)转换即可，无需额外调用.index.values，可简化代码逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Benjamin McDowell