pandas修改DataFrame列值触发KeyError: 'UniqueId'如何解决

触发KeyError: 'UniqueId'的核心原因是执行df.rename(columns={'doc_id' : 'UniqueId'})时，pandas默认返回修改列名后的新DataFrame对象，不会原地修改原df，因此原对象中不存在名为UniqueId的列，所有对该列的访问都会报错。
除此之外你写的括号移除逻辑本身也存在用法错误，就算列名存在也无法达到预期效果：

• df['col'][1:-1]是对DataFrame做行切片，取第2行到倒数第2行的内容，不是对列内每个字符串做首尾字符移除
• 不带参数的replace('{',)没有指定替换目标值，且默认是全值匹配，只能替换单元格值完全等于{的内容，无法移除ID字符串中包含的大括号

按顺序执行以下代码即可同时完成括号移除、列名对齐，支撑后续join、append操作：

# 1. 基于实际存在的doc_id列，移除每个ID首尾的大括号
# 用str.strip直接批量剥除首尾的{和}，比多次替换效率更高
df['doc_id'] = df['doc_id'].str.strip('{}')

# 2. 永久修改列名，对齐下游表的schema
# 注意必须把rename返回的新对象赋值回原变量
df = df.rename(columns={'doc_id': 'UniqueId'})

如果偏好分步替换大括号的写法，列名正确后可使用支持子串匹配的str.replace实现：

# 先确保列名修改完成后，再执行替换
df = df.rename(columns={'doc_id': 'UniqueId'})
df['UniqueId'] = df['UniqueId'].str.replace('{', '', regex=False)
df['UniqueId'] = df['UniqueId'].str.replace('}', '', regex=False)

• pandas绝大多数DataFrame操作默认不修改原数据，必须将操作返回的新对象赋值给变量才能保留修改；如果使用inplace=True参数实现原地修改，要注意pandas高版本已经逐步标记该参数为废弃，不推荐长期使用
• 涉及列操作前可以先执行print(df.columns)打印实际列名列表，排查列名拼写、空格、大小写、未生效修改等问题，减少无意义的KeyError报错

内容的提问来源于stack exchange，提问作者geoJshaun