Pandas统计不同微生物月出现次数及for循环KeyError报错解决

• 循环逻辑错误：for row in ssidf.1_TYPE遍历得到的是1_TYPE列的实际值（比如Gram Neg、Fungi这类字符串），并非行索引，后续用ssidf.1_TYPE[row]相当于用字符串作为索引取值，自然触发KeyError。
• 赋值符号错误：代码里用了==判断相等的符号做赋值操作，实际上=才是赋值符号，你的原有代码没有给任何新列赋值。
• 方法调用错误：str.contains是Pandas Series（列）的方法，不能作用在单个字符串元素上，单元素判断直接用in或者普通字符串匹配即可。
• 逻辑覆盖不全：仅处理了1_TYPE列，没有计算2_TYPE、3_TYPE的类型，无法得到你需要的多微生物累加计数结果。

建议直接用Pandas矢量化操作实现，避免手动写循环容易出现的索引错误，执行效率也更高：
首先导入依赖（如果已经导入可以跳过）：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

步骤1：日期格式转换，方便后续按月聚合 #

# 把DateOnset转为日期格式，注意原始数据是日/月/年格式
ssidf['DateOnset'] = pd.to_datetime(ssidf['DateOnset'], format='%d/%m/%Y', errors='coerce')
# 过滤掉没有感染的无DateOnset的记录
infect_df = ssidf[ssidf['DateOnset'].notna()].copy()

步骤2：统计每行各微生物类型的数量 #

# 初始化四个计数字段为0
infect_df[['gram_pos', 'gram_neg', 'fungi', 'unknown']] = 0
# 遍历三个类型列做累加
type_cols = ['1_TYPE', '2_TYPE', '3_TYPE']
for col in type_cols:
    # 仅处理当前列非空的行
    not_empty = infect_df[col].notna()
    infect_df.loc[not_empty & infect_df[col].str.contains('Gram Pos'), 'gram_pos'] += 1
    infect_df.loc[not_empty & infect_df[col].str.contains('Gram Neg'), 'gram_neg'] += 1
    infect_df.loc[not_empty & infect_df[col].str.contains('Fungi'), 'fungi'] += 1
    infect_df.loc[not_empty & infect_df[col].str.contains('Unknown'), 'unknown'] += 1

此时你就能得到期望的中间结果，提取对应列即可查看：

mid_result = infect_df[['DateOnset', 'gram_pos', 'gram_neg', 'fungi', 'unknown']]

步骤3：按月聚合统计并绘制堆叠柱状图 #

# 提取年月维度
infect_df['year_month'] = infect_df['DateOnset'].dt.to_period('M')
# 按月求和各类型数量
monthly_count = infect_df.groupby('year_month')[['gram_pos', 'gram_neg', 'fungi', 'unknown']].sum()

# 绘制堆叠柱状图
monthly_count.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(15, 7),
                   color=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#7f7f7f'])
plt.xlabel('统计月份')
plt.ylabel('微生物出现次数')
plt.title('2007年以来各类型微生物月感染次数统计')
plt.legend(['革兰氏阳性', '革兰氏阴性', '真菌', '未知'])
plt.tight_layout()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anja