如何从时间戳索引的DataFrame取值？为何出现KeyError报错

咱们先拆解下你写的代码逻辑和问题出在哪：

首先看你构造的DataFrame：

import datetime
import pandas as pd

dates = [datetime.datetime.today() + datetime.timedelta(days=x) for x in range(0, 2)]
d = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], index = dates, columns = ['a', 'b'])

这个DataFrame的结构是用日期做行索引，列名是'a'和'b'。

错误原因 #

你写的d[d.index[0]]这里犯了一个常见的索引误区：在Pandas的DataFrame中，直接用方括号[]默认是按列名来索引的，而你传入的d.index[0]是一个Timestamp类型的行索引值，你的DataFrame里根本没有叫这个Timestamp的列，所以自然会抛出KeyError。

正确的取值方式 #

给你几种靠谱的写法：

1. 最推荐：用.loc做标签索引
   .loc是Pandas专门用于按标签（行索引名、列名）取值的方法，语法清晰不容易出错：

d.loc[d.index[0], 'a']

这里第一个参数是行标签（你的日期索引），第二个参数是列名，直接就能拿到对应的值。

2. 用.iloc按位置索引
   如果你只关心行的位置（比如第一行），可以用.iloc按整数位置来取：

d.iloc[0]['a']

.iloc[0]取到第一行的Series，再通过['a']拿到对应列的值。

3. 布尔索引（稍繁琐，不推荐）
   也可以通过布尔条件筛选出目标行，再取值：

d[d.index == d.index[0]]['a'].values[0]

不过这种写法需要额外提取values，不如前两种简洁直观。

总结一下：DataFrame的[]默认是列索引，要按行索引取值的话，一定要用.loc（标签）或者.iloc（位置）这类专门的索引方法哦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Samuel