KeyError: "None of [Index(['案例名称', '步骤描述', '预期结果'], dtype='object')] are in the [columns]"

这个错误通常是由于 Pandas 数据框中缺少指定的列名引起的。具体而言，它表示 Pandas 数据框中没有找到指定的列名，导致后续操作无法执行。

例如，以下代码片段中就会出现这个错误：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df[['案例名称', '步骤描述', '预期结果', '实际结果']]

这个代码片段中，我们从 CSV 文件中读取了一个 Pandas 数据框，并尝试选取列名为 `案例名称`、`步骤描述`、`预期结果` 和 `实际结果` 的列。如果 CSV 文件中没有这些列名中的任何一个，就会出现 `KeyError` 错误。

解决这个错误的方法是检查 CSV 文件中的列名是否正确，并确保要选取的列名都存在。可以使用 Pandas 的 `columns` 属性来查看数据框中的列名，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.columns)

这个代码片段会输出数据框中的列名列表，可以检查要选取的列名是否在其中。

如果发现 CSV 文件中确实没有指定的列名，可以尝试修改代码或者更新 CSV 文件，以确保数据框中包含所需的列名。

总的来说，解决这个错误需要检查 Pandas 数据框中的列名，并确保选取的列名都存在，以避免出现 `KeyError` 错误。

相关问题

KeyError: "None of [Index([()], dtype='object')] are in the [columns]

这个错误通常是因为你在操作一个空的 Pandas DataFrame 或者 Series 对象，因此没有任何列名可以使用。

要解决这个问题，你可以检查你的代码中是否存在对空对象的引用。如果是空对象引起的 KeyError，可以使用 `df.empty` 来检查 DataFrame 是否为空，使用 `series.empty` 检查 Series 是否为空。

另外，你也需要确保你的 DataFrame 或 Series 中至少有一个有效的列名。你可以通过 `df.columns` 或 `series.name` 来检查列名是否存在，如果不存在，需要为 DataFrame 或 Series 添加列名。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 添加列名
df.columns = ['col1', 'col2', 'col3']

# 确认列名存在
print(df.columns)

KeyError: "None of [Index(['PM2.5', 'PM10'], dtype='object')] are in the [columns]"

这个KeyError是在Python的数据分析库pandas中遇到的一个常见错误。当你尝试访问DataFrame中的列时，如果指定的列名不在DataFrame的列索引（columns）中，就会抛出这样的异常。

具体来说，"KeyError: "None of [Index(['PM2.5', 'PM10'], dtype='object')] are in the [columns]""意味着你试图访问的列名列表['PM2.5', 'PM10']中的至少一个列在你当前的DataFrame中不存在。这里的`Index(['PM2.5', 'PM10'], dtype='object')`是一个列名索引，通常是你期望找到的列的名称集合。

解决这个问题的方法是检查你提供的列名是否正确拼写，以及它们是否真的存在于DataFrame中。你可以使用`.columns`属性来查看DataFrame现有的列名，确保你的列名在这个列表内。例如：

# 查看DataFrame的列名
df.columns

# 如果'PM2.5'和'PM10'不存在，可能需要这样处理：
if 'PM2.5' not in df.columns or 'PM10' not in df.columns:
    print("Columns PM2.5 and/or PM10 do not exist.")
else:
    # 访问列
    df[['PM2.5', 'PM10']]