首先，咱们来搞清楚为什么会报错：当你用header=[0,1]读取Excel时，DataFrame的列名会变成多级索引（MultiIndex），而read_excel的parse_dates参数在直接传入多级列名的元组时，识别逻辑可能会出问题，导致找不到对应的列，从而抛出KeyError。

这里给你几个可行的解决办法：

方法一：读取后再转换日期（最稳妥推荐） #

先不指定parse_dates，完整读取数据后，再用pd.to_datetime精准转换目标多级列：

# 先读取带多级表头的Excel
df = pd.read_excel(fileName, sheet_name=sheetNm, header=[0,1])
# 转换指定的多级列为日期格式
df[('start_date', '(*)Start')] = pd.to_datetime(df[('start_date', '(*)Start')])

这种方式逻辑清晰，也能避免read_excel对多级列名的识别问题。

方法二：用列位置代替列名指定 #

如果你想在读取时就完成日期解析，可以先确认目标日期列在Excel中的位置（从0开始计数），然后把位置传给parse_dates：

# 假设目标日期列是第3列（索引为2）
df = pd.read_excel(fileName, sheet_name=sheetNm, header=[0,1], parse_dates=[2])

这种方式绕过了列名识别的问题，适合列位置固定的场景。

方法三：确认多级列名的准确性 #

先打印读取后的列名，检查是否和你指定的元组完全一致：

df = pd.read_excel(fileName, sheet_name=sheetNm, header=[0,1])
print(df.columns)

看看输出里有没有拼写错误、额外空格或者大小写差异——比如你写的('start_date', '(*)Start')，要确保第一行表头确实是start_date，第二行是(*)Start，没有任何偏差。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者randomname