Pandas按Timestamp索引取值报KeyError，值与类型均匹配如何解决

核心常见原因 #

• 原因1：误用DataFrame取值语法，DataFrame[键]默认匹配列名而非行索引，你要按行索引取值必须使用.loc方法，这是该报错最高发的诱因。
• 原因2：两个Timestamp的时区信息不一致，打印默认不会展示时区属性，看起来值相同实际不属于同一个时间体系，例如一个是无时区的朴素时间，另一个是带UTC时区的时间。
• 原因3：时间精度不一致，两个Timestamp的纳秒级底层数值有差异，打印时仅展示到秒级，视觉上无法区分差异。

排查及解决步骤 #

1. 优先修正取值语法，将代码中的self.calendar_month[index]替换为self.calendar_month.loc[index]，测试是否解决问题。
2. 若仍报错，检查时区一致性：
   执行以下代码输出时区信息：

   print(self.calendar_month.index.tz)
   print(index.tz)
   

   若时区不一致，统一二者时区即可，例如将带时区的时间转为朴素时间：

   # 统一去掉时区
   index = index.tz_localize(None)
   self.calendar_month.index = self.calendar_month.index.tz_localize(None)
   

3. 若时区无异常，检查精度一致性：
   执行以下代码输出时间的底层整数表示：

   print(self.calendar_month.index[0].value)
   print(index.value)
   

   若数值不同，统一二者精度即可，例如都向下取整到秒级：

   index = index.floor('S')
   self.calendar_month.index = self.calendar_month.index.floor('S')
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nick Thorpe