你问“为什么还是报错了”，我们来看截图中的**最新报错信息**： > **KeyError: "['人均年收入', '房价'] not in index"** 这说明：**Pandas 找不到列名 `'人均年收入'` 和 `'房价'`！** --- ## 🔍 问题根源（这次是真正的根本原因）： 虽然语法上你已经改成了正确的双中括号写法： ```python df1[['城市','人均年收入','房价']] ``` 但 Pandas 告诉你：**这些列名根本不存在于 DataFrame 的列索引中！** 也就是说，你的 `df1` 实际上**没有叫 `'人均年收入'` 或 `'房价'` 的列**。 --- ## 🕵️‍♂️ 如何验证？ 请在下一个代码单元格运行： ```python print(df1.columns) ``` 或者 ```python df1.head() ``` 你会看到实际的列名是什么 —— 很可能它们不是中文，而是英文、带空格、或有前缀/后缀！ 比如可能是： - `'人均年收入 '` （末尾有空格） - `'房价(元)'` - `'income_per_capita'` - `'house_price'` - 甚至可能是数字列名如 `0, 1, 2...` --- ## ✅ 解决方案： ### 方法一：查看真实列名 → 修正代码 先执行： ```python print(df1.columns.tolist()) ``` 然后根据你的实际列名修改选择语句。例如，如果输出是： ```python ['城市', 'income', 'price'] ``` 那你应该写： ```python df1[['城市', 'income', 'price']] ``` --- ### 方法二：如果是列名含空格或特殊字符 → 用 `.rename()` 清洗 如果你发现列名确实是你想要的中文名，但可能隐藏了不可见字符（比如空格），可以清洗： ```python df1.columns = df1.columns.str.strip() # 去除首尾空格 ``` 然后再试： ```python df1[['城市', '人均年收入', '房价']] ``` --- ### 方法三：从原始数据重建时指定列名 如果你是从 CSV/Excel 读取的数据，可以在读取时直接指定列名： ```python df1 = pd.read_csv('your_file.csv', names=['城市', '人均年收入', '房价'], header=0) ``` 或者跳过表头自己定义： ```python df1 = pd.read_csv('your_file.csv', skiprows=1, names=['城市', '人均年收入', '房价']) ``` --- ## 💡 额外建议：使用模糊匹配找列名 如果你不确定列名到底叫什么，可以用这个技巧： ```python # 查找包含“收入”的列 [col for col in df1.columns if '收入' in col] # 查找包含“房”字的列 [col for col in df1.columns if '房' in col] ``` 这样能快速定位真实列名。 --- ## 总结： | 步骤 | 操作 | |------|------| | 1️⃣ | 运行 `print(df1.columns)` 看真实列名 | | 2️⃣ | 对比你写的列名是否完全一致（包括大小写、空格、标点） | | 3️⃣ | 修改代码为真实存在的列名 | | 4️⃣ | 如有必要，用 `.str.strip()` 清理列名或用 `rename()` 重命名 | --- ✅ 只要你把列名改成和数据框里**完全一致的名字**，错误就会消失！ 需要我帮你分析具体列名的话，可以把 `df1.columns` 的输出贴出来，我来帮你匹配 👍