Pandas用rename_axis设置表头后按Hour分组求和报KeyError如何解决

• rename_axis()的作用是修改行/列索引的名称，不会生成新的普通列，你看到的Hour是索引的标识，不属于数据框的列字段，所以按列名查询时触发KeyError。
• 额外变量名风险：你修改索引名的操作是在df_output上执行的，但分组代码调用的是原始数据集df，如果是笔误请统一使用处理后的df_output变量。

你可以根据实际场景选择对应方案：

方案1：索引转列后按列分组 #

如果需要把Hour、Input转为普通字段使用，先重置索引即可：

# 将多级行索引转为普通列
df_output = df_output.reset_index()
# 后续分组操作可正常执行
df_output = df_output.groupby(['Hour'], as_index=False).sum()

方案2：直接按索引分组 #

不需要修改数据结构的情况下，指定按索引层级分组即可：

# level参数传入索引名Hour，直接按索引分组
df_output = df_output.groupby(level='Hour', as_index=False).sum()

导入无表头Excel的正确设置列名方式 #

如果你只是要给无表头的Excel数据设置列名，不需要用rename_axis，直接给列属性赋值即可：

# 直接给列字段设置名称，后续可直接按列名操作
df_output.columns = ['Hour', 'Input']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stunner Dew