Pandas DataReader生成的DataFrame索引无法访问问题求助

我之前也碰到过一模一样的情况，问题出在DataFrame的行索引访问方式和索引的实际数据类型上，咱们一步步来解决：

1. 先搞清楚你为什么访问失败 #

你可能尝试用了tdata['2018-03-23']这种方式，但对DataFrame来说，直接用方括号[]是用来访问列的，而不是行！你的列名是open、high这些，自然找不到名为2018-03-23的列，会报KeyError。

另外，虽然tdata.index.values显示的是字符串数组['2018-03-23']，但实际你的索引很可能是DatetimeIndex类型（而不是普通字符串），直接用字符串访问有时候会因为格式匹配问题失效。

2. 正确的访问方法 #

方法一：用.loc[]按标签访问行 #

这是Pandas中按行索引标签访问的标准方式，直接传入日期字符串即可：

# 获取指定日期的行数据
target_row = tdata.loc['2018-03-23']
print(target_row)

输出应该是：

open      264.17
high      265.02
low       257.83
close     258.05
volume    183534751
Name: 2018-03-23 00:00:00, dtype: float64

方法二：转成datetime对象访问（更可靠） #

如果你的索引是DatetimeIndex类型，把日期字符串转成datetime对象再访问，能避免格式不匹配的问题：

import pandas as pd

# 把目标日期转成datetime对象
target_date = pd.to_datetime('2018-03-23')
# 用datetime对象访问行
target_row = tdata.loc[target_date]
print(target_row)

3. 验证你的索引类型 #

你可以先确认下索引的实际类型，执行下面的代码：

print(type(tdata.index))

如果输出是<class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>，就说明索引是datetime类型，用上面的方法二会更稳妥；如果是<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>（object类型的字符串索引），方法一就完全够用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Booker T Wyckoff