Python 我应该纠正什么错误？

你能告诉我我犯了什么错误吗

作为pd进口熊猫 将numpy作为np导入

州={'OH'：'Ohio'，'KY'：'Kentucky'，'AS'：'American Samoa'，'NV'： “内华达州”、“怀俄明州”、“纳州”、“国家”、“艾尔州”、“阿拉巴马州”、“马里兰州”、“AK州”、“阿拉斯加州”、“UT州”、“犹他州”、“或”、“俄勒冈州”、“蒙特州”、“蒙大拿州”、“伊利诺伊州”、“TN州”、“田纳西州”、“DC州”、“哥伦比亚特区”、“VT州”、“佛蒙特州”、“ID州”、“爱达荷州”、“阿尔州”、“阿肯色州”、“我州”、“缅因州”、“西澳州”、“华盛顿州”、“你好”、“夏威夷州”、“威斯康星州”、“密歇根州”、“密歇根州”在“：”印第安纳州“，”新泽西州“，”亚利桑那州“，”古“，”关岛“，”密西西比州“，”北卡罗来纳州“，”德克萨斯州“，”南达科他州“，”德克萨斯州“，”SD“，”南达科他州“，”国会议员“，”北马里亚纳群岛“，”IA“，”爱荷华州“，”密苏里州“，”康涅狄格州“，”西弗吉尼亚州“，”南卡罗来纳州“，”洛杉矶“，”路易斯安那州“，”堪萨斯州“，”纽约“：”新州“，”纽约州、东北州、内布拉斯加州、俄克拉何马州、佛罗里达州、佛罗里达州、加利福尼亚州、科罗拉多州、宾夕法尼亚州、德州、特拉华州、新墨西哥州、里州、罗德岛、明尼苏达州、明尼苏达州、六州、维尔京群岛、新罕布什尔州、马萨诸塞州、乔治亚州、ND州、北达科他州、弗吉尼亚州、

def convert_housing_data_to_quarters():
    '''Converts the housing data to quarters and returns it as mean
    values in a dataframe. This dataframe should be a dataframe with
    columns for 2000q1 through 2016q3, and should have a multi-index
    in the shape of ["State","RegionName"].

    Note: Quarters are defined in the assignment description, they are
    not arbitrary three month periods.

    The resulting dataframe should have 67 columns, and 10,730 rows.
    '''


    df = pd.read_csv('City_Zhvi_AllHomes.csv', header=0)


    cols_to_keep = ['RegionID', 'RegionName', 'State']
    for i in range(2000, 2017):
        for j in range(1, 13):
            if j <= 9:
                if i == 2016 and j == 9:
                    pass
                else:
                    month_str = '0' + str(j)
            else:
                if i == 2016:
                    pass
                else:
                    month_str = str(j)
            cols_to_keep.append(str(i) + '-' + month_str)
    df = df[cols_to_keep]


    df['State'] = df['State'].replace(states)

    def convert_to_qtr(ym):
        year, month = ym.split('-')
        if month == '01' or month == '02' or month == '03':
            result = year + 'q1'
        elif month == '04' or month == '05' or month == '06':
            result = year + 'q2'
        elif month == '07' or month == '08' or month == '09':
            result = year + 'q3'
        else:
            result = year + 'q4'
        return result


    df_compiled = df.copy().set_index(['State', 'RegionName', 'RegionID']).stack(dropna=False)
    df_compiled = df_compiled.reset_index().rename(columns={'level_3': 'year_month', 0: 'gdp'})
    df_compiled.drop_duplicates(inplace=True)
    df_compiled['quarter'] = df_compiled['year_month'].apply(convert_to_qtr)
    df_compiled = df_compiled.drop('year_month', axis=1)
    result = df_compiled.pivot_table(values='gdp', index=['State', 'RegionName', 'RegionID'], columns='quarter', aggfunc=np.mean)
    result = result.reset_index()
    result = result.drop('RegionID', axis=1)
    #del result.index.name
    result = result.set_index(['State', 'RegionName'])
    return result

convert_housing_data_to_quarters()

def将外壳数据转换为四分之一（）
''将住房数据转换为季度数据，并将其作为平均值返回
数据帧中的值。此数据帧应该是具有
2000q1到2016q3的列，并且应具有多索引
形状为[“州”、“地区名称”]。
注：季度在分配说明中定义，它们是
不是任意的三个月。
结果数据帧应该有67列和10730行。
'''
df=pd.read\u csv（'City\Zhvi\u AllHomes.csv'，标题=0）
cols_to_keep=['RegionID'，'RegionName'，'State']
对于范围内的i（2000年、2017年）：
对于范围（1,13）内的j：
如果j在直线上：

df = df[cols_to_keep]

cols_to_keep
是一个包含以下内容的列表：
['2003-08'，'2008-11'，'2012-11'，'2003-10'，'2006-01'..等]
，该列表不能用作键。您可能希望逐个使用该列表的元素作为键，而不是整个列表。
现在，除了您之外，没有人拥有输入csv文件，没有它，代码（或任何修复程序）无法测试。一件物品是自成一体的，它是最短的物品，当它自己运行时，在没有改变或添加的情况下会重现问题。需要创建数据是一个很好的补充。你做过任何调试吗？请看，你好！信息位于此处：在“数据类型”选项中，您应该选择第一个选项。