File c:\users\yang\appdata\local\programs\python\python39\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3082, in Index.get_loc(self, key, method, tolerance) 3080 return self._engine.get_loc(casted_key) 3081 except KeyError as err: -> 3082 raise KeyError(key) from err 3084 if tolerance is not None: 3085 tolerance = self._convert_tolerance(tolerance, np.asarray(key)) KeyError: 'Flow（L/s）'

这个错误提示是因为在你的代码中使用了 `'Flow（L/s）'` 这个列名，而实际数据中的列名是 `'Flow(L/s)'`，两者存在差异，导致 Pandas 找不到对应的列。

你可以在 `pd.read_csv()` 函数中将列名修改为 `'Flow（L/s）'`，或者修改数据中的列名为 `'Flow(L/s)'`。具体操作如下：

1. 修改列名为 `'Flow（L/s）'`，在读取 CSV 文件时使用如下代码：

   df = pd.read_csv('your_file_path.csv', header=None, names=['Time(s)', 'Flow（L/s）'], encoding='utf-8')

这里我们将列名修改为 `'Time(s)'` 和 `'Flow（L/s）'`，其中 `'Flow（L/s）'` 中使用了中文括号。实际上，你也可以直接使用英文括号 `'Flow(L/s)'`，只要和数据中的列名保持一致即可。

2. 修改数据中的列名为 `'Flow(L/s)'`，可以使用 Pandas 的 `rename()` 方法来实现，如下所示：

   df = pd.read_csv('your_file_path.csv')
   df = df.rename(columns={'Flow（L/s）': 'Flow(L/s)'})

这里我们先读取 CSV 文件，然后使用 `rename()` 方法将 `'Flow（L/s）'` 改名为 `'Flow(L/s)'`。注意，这里的列名必须使用中文括号，否则无法正确匹配到列名。

无论选择哪种方法，都需要确保列名和数据中的列名保持一致。