使用OrdinalEncoder访问数据集Level列触发KeyError如何解决

对DataFrame执行任何涉及Level列的操作都会触发KeyError报错，涉及的复现代码如下：

y = train['Level']
y = train[['Level']]
print(Train['Level'])
enc = OrdinalEncoder()
enc.fit(Train['Level'])

相关报错截图：

pandas访问列触发KeyError，按以下顺序排查即可解决：

• 先排查大小写问题
  Python对变量名、列名严格大小写敏感，你的代码里混用了train和Train两个变量名，先确认读取数据集后实际赋值的变量名是全小写还是首字母大写，写错变量名会直接触发报错。
• 排查列名隐藏字符问题
  绝大多数列名存在但访问报错的场景，都是列名前后带看不见的空格、制表符、换行符，比如实际列名是' Level'（前带空格）、'Level '（后带空格），和你写的'Level'无法匹配。
  先执行以下代码打印全部列名，核对Level列的真实名称：

  # 替换成你实际的数据集变量名
  print(train.columns.tolist())
  

  如果确认列名带多余空白字符，执行一行代码即可批量清理所有列名的前后空白：

  train.columns = train.columns.str.strip()
  

• 确认列是否存在于当前DataFrame
  如果打印列名后找不到Level，说明你之前做列筛选、数据集拆分（比如train_test_split）的时候，误把Level列排除在了当前数据集之外，回溯之前的数据处理步骤把列加回即可。
• 修正OrdinalEncoder的传参格式
  等列名问题解决后，注意OrdinalEncoder.fit()要求传入二维结构的输入，直接传入一维的train['Level']（Series结构）会触发参数错误，需要传入双中括号取列返回的二维DataFrame：

  enc = OrdinalEncoder()
  enc.fit(train[['Level']])
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Panah