调用DataFrame中'Not polished'列时持续出现KeyError问题求助

我在操作Pandas DataFrame时，读取名为Not polished的列始终触发KeyError，哪怕修改了原始数据集的列名，所有针对该列的操作都会报错。报错详情如下：

KeyError
Traceback (most recent call last)
File C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3621, in Index.get_loc(self, key, method, tolerance)
   3620 try:
-> 3621     return self._engine.get_loc(casted_key)
   3622 except KeyError as err:

File C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\_libs\index.pyx:136, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

File C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\_libs\index.pyx:163, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

File pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi:5198, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

File pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi:5206, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

KeyError: 'Not polished'

实用解决步骤 #

• 排查列名隐藏字符：很多时候列名前后有空格、制表符或不可见Unicode字符，肉眼无法区分。执行以下代码确认真实列名：

  print(df.columns.tolist())
  # 或者筛选包含关键词的列
  print([col for col in df.columns if 'polished' in col])
  

  直接复制输出的列名用于访问，避免手动输入的误差。
• 读取数据时手动指定列名：如果是从文件（如CSV）读取数据，直接在读取阶段指定列名，覆盖原始列名：

  import pandas as pd
  df = pd.read_csv('your_data.csv', names=['列1', 'Not polished', '列3', ...], header=0)
  

• 批量清理列名格式：统一处理所有列名，去除前后空格、替换多余空白字符：

  df.columns = df.columns.str.strip().str.replace(r'\s+', ' ', regex=True)
  

• 验证数据读取完整性：用df.head()查看前几行数据，确认Not polished列确实存在且列名正确。
• 重置列索引：如果列索引存在异常，执行以下代码重置后再尝试访问：

  df.reset_index(drop=True, inplace=True)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者saurav