pandas转换YYYYMMDD格式日期为datetime报KeyError: 'DATE'如何解决

• reset_index()方法默认返回新数据框，不会修改原df，执行完后DATE仍然是原df的索引，不属于普通列，因此无法通过df['DATE']读取到数据，触发KeyError。

方案1：直接修改原数据框结构（需要保留DATE为普通列时用） #

给reset_index添加inplace=True参数，直接修改原df的结构：

df.reset_index(inplace=True)
df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'], format='%Y%m%d')
# 后续如果需要把DATE重新设为索引可以补充：df.set_index('DATE', inplace=True)

方案2：接收重置索引后的新数据框 #

将reset_index()的返回值赋值给df，覆盖原数据框：

df = df.reset_index()
df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'], format='%Y%m%d')

方案3：无需重置索引，直接转换索引类型（更高效） #

如果后续仍需要DATE作为索引，不需要把它转为普通列，直接修改索引的类型即可：

df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y%m%d')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pythonmanslither5000