pandas读取Excel执行pingouin.anova触发KeyError报错排查

触发KeyError: 'Cognitive Reattribution'的核心原因是pandas读取anovacogret.xlsx生成的DataFrame中，不存在和代码传入名称完全一致的列。同一份代码在其他表格可正常运行，说明逻辑本身无问题，当前文件的列名和预期存在偏差，常见诱因包括：

• 列名首尾带有不可见空白字符（末尾空格、制表符等，手动编辑Excel表头时极易出现该问题）
• 列名中间的空格数量不匹配（比如实际是两个空格，代码里写了一个）
• Excel文件前存在空行/备注行，pandas默认将第一行识别为表头，导致真实列名整体偏移
• 列名存在大小写、全角半角字符的细微差异

读取文件后先打印所有列名的原始表示，即可直接定位列名不匹配的具体原因：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('anovacogret.xlsx')
# 输出列名的原始字符串形式，可直接看到隐藏的空白、特殊字符
print([repr(col) for col in df.columns])

比如输出中如果出现'Cognitive Reattribution '，就说明列名末尾多了一个多余空格，和代码中传入的名称无法匹配。

根据排查结果选择对应处理方式即可：

• 通用适配方案（无需手动修改Excel文件，可规避绝大多数列名空白问题）
  读取文件后统一清洗列名格式，去除首尾空白、规整中间的连续空格：

  import pandas as pd
  import pingouin as pg
  
  df = pd.read_excel('anovacogret.xlsx')
  # 批量清洗列名
  df.columns = df.columns.str.strip().str.replace(r'\s+', ' ', regex=True)
  
  aov = pg.anova(data=df, dv='Cognitive Reattribution', between='Type', detailed=True)
  aov
  

• 表头偏移处理
  如果排查发现真实表头不在Excel第一行，给pd.read_excel传入header参数指定表头所在行即可（注意pandas索引从0开始计数，比如真实表头在Excel第2行，参数设为header=1）：

  # 示例：真实表头位于Excel第2行
  df = pd.read_excel('anovacogret.xlsx', header=1)
  # 后续同样执行列名清洗、ANOVA计算即可
  

• 列名拼写/格式不匹配
  直接将代码中dv参数传入的列名，替换为排查步骤中打印出的真实列名即可。

补充：如果清洗后仍报错，可按同样逻辑检查Type分组列是否存在相同的列名不匹配问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hadi