Python按星期几绘制平均出勤散点图遇KeyError报错求助

看起来你的代码里有几个关键问题导致了KeyError，我来帮你一步步梳理并修正：

错误原因分析 #

1. 拼写错误：你写的attendace应该是attendance，虽然这不是直接触发KeyError的原因，但会导致后续无法正确获取出勤数列。
2. 混用原始与处理后DataFrame：你创建了去除缺失值的new_df，但后续操作却修改了原始df的week列，这会导致两个DataFrame的索引不匹配，分组时出现键不存在的问题。
3. 散点图参数错误：你调用plot.scatter时传入了原始df的列，但分组后的聚合结果是汇总后的均值，两者的索引和数据维度不匹配，直接引发KeyError。

修正后的完整代码 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义星期的展示顺序，确保绘图时按逻辑顺序排列
days = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thur', 'Fri', 'Sat', 'Sun']

# 读取Excel数据
log_2010 = pd.read_excel('GL2010-2017.xlsx')

# 构建DataFrame，注意列名拼写正确：attendance
df = pd.DataFrame({
    'years': log_2010['years'],
    'attendance': log_2010['attendance'],
    'week': log_2010['day_of_week']
})

# 移除包含缺失值的行
new_df = df.dropna(how='any')

# 将日期列转换为datetime类型（使用处理后的new_df，避免索引不匹配）
new_df['years'] = pd.to_datetime(new_df['years'], format='%Y%m%d')

# 将week列设置为有序分类，确保分组和绘图时按指定顺序展示
new_df['week'] = pd.Categorical(new_df['week'], categories=days, ordered=True)

# 按星期分组，计算平均出勤数，并重置索引为普通列
weekly_avg = new_df.groupby('week')['attendance'].mean().reset_index()

# 绘制散点图
plt.scatter(weekly_avg['week'], weekly_avg['attendance'])
plt.xlabel('Day of Week')
plt.ylabel('Average Attendance')
plt.title('Average Attendance by Day of Week')
plt.show()

关键修正点说明 #

• 统一使用处理后数据：全程基于new_df操作，避免原始数据和清洗后数据的索引混乱，从根源上解决KeyError。
• 有序分类设置：把week设为有序分类后，分组和绘图时会严格按照你定义的days顺序展示，而不是默认的字母排序，结果更符合逻辑。
• 聚合后数据绘图：先通过groupby计算出每个星期的平均出勤数，再用这个汇总后的数据集绘图，确保数据维度匹配，不会出现键不匹配的问题。
• 拼写修正：修正了attendace的拼写错误，避免因列名不存在导致的隐性问题。

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