missing = "[]" data = pd.read_csv('result.csv',header=0,na_values=missing) data['发表时间'] = pd.to_datetime(data['发表时间']) print(data.isnull()) data.reset_index('发表时间', inplace=True)raise KeyError( KeyError: 'Requested level (发表时间) does not match index name (None)'

根据你的代码和错误信息，看起来你在使用 `reset_index()` 方法时遇到了一个 KeyError 错误。错误信息显示 `KeyError: 'Requested level (发表时间) does not match index name (None)'`，意味着在DataFrame的索引中找不到与你提供的级别名称 '发表时间' 匹配的索引。

在使用 `reset_index()` 方法时，你需要指定要重置的索引级别的名称。然而，在你的代码中，你将 '发表时间' 作为要重置的索引级别名称传递给了 `reset_index()` 方法。

要解决这个问题，你需要根据你的DataFrame的实际情况来确定要重置的索引级别。如果你想重置整个索引，可以不传递任何参数给 `reset_index()` 方法。如果你想重置特定的索引级别，需要确保提供正确的索引级别名称。

以下是一个示例代码片段，演示了如何在DataFrame上使用 `reset_index()` 方法：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 不传递参数重置整个索引
data.reset_index(inplace=True)

# 打印重置后的DataFrame
print(data)

在上述示例中，我们首先创建了一个示例的DataFrame。然后，我们使用不传递参数的方式调用 `reset_index()` 方法来重置整个索引。最后，我们打印了重置后的DataFrame。

请根据你的实际情况确定要重置的索引级别，并确保提供正确的索引级别名称。

如果你还有其他问题，请提供更多细节。