Python 索引器：索引4超出大小为4的轴1的界限

我在网上学习机器学习。在多元回归模型中，当我编写以下代码时：

# multiple linear regression
import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.read_csv("50_Startups.csv")
x = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, 4].values

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
labelencoder_x = LabelEncoder()
x[:, 3] = labelencoder_x.fit_transform(x[:, 3])

ct = ColumnTransformer(
    [('one_hot_encoder', OneHotEncoder(categories="auto"), [3])],
    remainder="passthrough"
)

# avoiding the dummy variable trap
x = x[:, 1:]

from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0)

# fitting multiple libnear regresion to the training set
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(x_train, y_train)

# predicting the test set results
y_pred = regressor.predict(x_test)
import statsmodels.formula.api as sm
x = np.append(arr = np.ones((50, 1)).astype(int), values = x, axis = 1)
x_opt = x[:, [0, 1, 2, 3, 4, 5]]
regressor_ols = sm.OLS(endog = y, exog = x_opt).fit()
regressor_ols.summary()

我得到了以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/ashutosh/Machine Learning A-Z Template Folder/Part 2 - Regression/Section 5 - Multiple Linear Regression/P14-Multiple-Linear-Regression/Multiple_Linear_Regression/mlr.py", line 35, in <module>
    x_opt = x[:, [0, 1, 2, 3, 4, 5]]
IndexError: index 4 is out of bounds for axis 1 with size 4

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/home/ashutosh/Machine Learning A-Z Template Folder/Part 2-回归/第5节-多元线性回归/P14多元线性回归/多元线性回归/mlr.py”，第35行，在
x_opt=x[：，[0,1,2,3,4,5]]
索引器：索引4超出大小为4的轴1的界限

我检查了多个答案，但他们没有和我一样的问题。 我能做什么

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您可以从这里下载数据集：

您的代码不可复制，这会导致

名称错误：名称“x”未定义

，因为

values=x

在

append

@G中。Anderson希望这一次它能帮助您在行不通之前打印

x

。很明显，这里只有4个元素。也许你从CSV中错误地解析了它？我得到了相同的错误问题行上方的

x.shape

是什么？我猜您只有4列，所以没有索引为4或5的列