为什么在 Python Pandas 数据类型 float64 上出现错误？

Question

我使用 Windows PC 上的 jupyter 笔记本。我读了一个数据帧，我调用 tran 如下tran = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/m1ngle/TRCount/main/TRCountUS.csv")当我查看整个数据框的数据类型时，它效果很好tran.dtypesFIPS             int64State           objectYMTF             int64MTFPer         float64YFTM             int64FTMPer         float64YNB              int64NBPer          float64YTR              int64YTRper         float64NoTR             int64NoTRPer        float64DK               int64DKPer          float64DNAns            int64DNAPer         float64TotSurveyed      int64StatePop         int64TRPop            int64dtype: object当我尝试调用或使用任何 float64 列时，我收到错误tran['MTFPer'].dtypeKeyError                                  Traceback (most recent call last)~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)   2645             try:-> 2646                 return self._engine.get_loc(key)   2647             except KeyError:pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()KeyError: 'MTFPer'During handling of the above exception, another exception occurred:KeyError                                  Traceback (most recent call last)<ipython-input-85-2bd9c012f223> in <module>----> 1 tran['MTFPer'].dtype~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key)   2798             if self.columns.nlevels > 1:   2799                 return self._getitem_multilevel(key)-> 2800             indexer = self.columns.get_loc(key)   2801             if is_integer(indexer):   2802                 indexer = [indexer]当我使用任何 int64 数据类型时，不会发生此错误。tran['YMTF'].dtypedtype('int64')谁能帮我吗？

Answer 1

在读取.csv文件时，pandas 还会读取列中的空白。当我tran[' MTFPer '].dtype代替 时tran['MTFPer'].dtype，pandas 给了我正确的答案。
也许稍微清理一下数据本身，或者您可以像这样清理列名：

tran.columns = [c.strip() for c in tran.columns]