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']) data.dropna() data.reset_index('发表时间', inplace=True) aise 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。

这个错误可能是由于之前的 `dropna()` 操作导致的。请注意，`dropna()` 方法默认情况下不会修改原始DataFrame，而是返回一个删除了缺失值的新DataFrame。因此，在使用 `reset_index()` 之前，你需要将删除缺失值后的结果重新分配给 `data` 变量。

以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd

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'])
data = data.dropna()  # 将删除缺失值后的结果重新分配给data变量
data.reset_index('发表时间', inplace=True)

# 打印重置后的DataFrame
print(data)

在上述示例中，我们将删除缺失值后的结果重新分配给了 `data` 变量，并确保在调用 `reset_index()` 方法之前进行了这个操作。

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。