Python 如何将数据从csv读取到具有多列的pandas数据框中？ 我试图描绘日本的高度是如何随时间变化的 当尝试使用df['Country']选择数据时，会出现key错误：“Country' 如何读取CSV以使其具有多个列 将熊猫作为pd导入 df=pd.re

如何将数据从csv读取到具有多列的pandas数据框中？

• 我试图描绘日本的高度是如何随时间变化的
• 当尝试使用

  df['Country']

  选择数据时，会出现

  key错误：“Country'

• 如何读取CSV以使其具有多个列

将熊猫作为pd导入
df=pd.read\u csv（'japan.csv'）
#显示器（测向头（10））
“国家”、“ISO”、“性别”、“出生年份”、“平均身高（cm）”、“平均身高下限95%不确定区间（cm）”、“平均身高上限95%不确定区间（cm）”
0“日本”、“日本新闻”、“男性”、“1896”、“156.1669497”、“155.3290164”、“157.0193865”
1“日本”、“日本”、“男性”、“1897”、“156.3667318”、“155.5748215”、“157.1688422”
2“日本”、“日本新闻”、“男性”、“1898”、“156.5671293”、“155.8227956”、“157.3239153”
日本、日本、男性、1899、156.7681598、156.0657473、157.4824652
4“日本”、“日本新闻”、“男性”、“1900”、“156.9695293”、“156.289973”、“157.6533546”
5“日本”、“日本新闻”、“男性”、“1901”、“157.1709281”、“156.5166868”、“157.8325827”
6“日本”、“日本国民”、“男性”、“1902”、“157.3717481”、“156.7487729”、“158.0021031”
7“日本”、“日本国民”、“男性”、“1903”、“157.5714121”、“156.9624115”、“158.1789401”
8“日本”、“日本新闻”、“男性”、“1904”、“157.7693278”、“157.1738079”、“158.3746806”
9“日本”、“日本新闻”、“男性”、“1905”、“157.9648999”、“157.3823179”、“158.5607832”
df['“国家”、“ISO”、“性别”、“出生年份”、“平均身高（cm）”、“平均身高下限95%不确定区间（cm）”、“平均身高上限95%不确定区间（cm）”]。head（）返回前五行
df['Country'].head（）#导致键错误

错误

---------------------------------------------------------------------------
KeyError回溯（最近一次呼叫最后一次）
e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\index\base.py in get\u loc（self、key、method、tolerance）
2888尝试：
->2889自动返回引擎。获取锁定（铸造键）
2890除KeyError作为错误外：
熊猫\\u libs\index.pyx在熊猫中。\ u libs.index.IndexEngine.get_loc（）
熊猫\\u libs\index.pyx在熊猫中。\ u libs.index.IndexEngine.get_loc（）
pandas\\u libs\hashtable\u class\u helper.pxi在pandas.\u libs.hashtable.PyObjectHashTable.get\u item（）中
pandas\\u libs\hashtable\u class\u helper.pxi在pandas.\u libs.hashtable.PyObjectHashTable.get\u item（）中
关键错误：“国家”
上述异常是以下异常的直接原因：
KeyError回溯（最近一次呼叫最后一次）
在里面
---->1 df[“国家”]
e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\frame.py in\uuuuu getitem\uuuuuuu（self，key）
2897如果self.columns.nlevels>1：
2898返回自我。\u获取项目\u多级（键）
->2899 indexer=self.columns.get_loc（键）
2900如果是_整数（索引器）：
2901索引器=[索引器]
e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\index\base.py in get\u loc（self、key、method、tolerance）
2889自动返回引擎。获取锁定（铸造键）
2890除KeyError作为错误外：
->2891从err升起钥匙错误（钥匙）
2892
2893如果公差不是无：
关键错误：“国家”

样本子集

japan.csv

“国家”、“ISO”、“性别”、“出生年份”、“平均身高（cm）”、“平均身高下限95%不确定度区间（cm）”、“平均身高上限95%不确定度区间（cm）”
“日本”“日本”“男性”“1896”“156.1669497”“155.3290164”“157.0193865”
“日本”“日本”“男性”“1897”“156.3667318”“155.5748215”“157.1688422”
“日本”“日本”“男性”“1898”“156.5671293”“155.8227956”“157.3239153”
“日本”“日本”“男性”“1899”“156.7681598”“156.0657473”“157.4824652”
“日本”“日本”“男性”“1900”“156.9695293”“156.289973”“157.6533546”
“日本”“日本”“男性”“1901”“157.1709281”“156.5166868”“157.8325827”
“日本”“日本”“男性”“1902”“157.3717481”“156.7487729”“158.0021031”
“日本”“日本”“男性”“1903”“157.5714121”“156.9624115”“158.1789401”
“日本”“日本”“男性”“1904”“157.7693278”“157.1738079”“158.3746806”
“日本”“日本”“男性”“1905”“157.9648999”“157.3823179”“158.5607832”
“日本”“日本”“男性”“1906”“158.1573765”“157.5884274”“158.742553”
“日本”“日本”“男性”“1907”“158.3466531”“157.7895401”“158.915132”
“日本”“日本”“男性”“1908”“158.5328308”“157.9841725”“159.0925714”
“日本”“日本”“男性”“1909”“158.7160861”“158.1753708”“159.276479”
“日本”“日本”“男性”“1910”“158.89661”“158.370059”“159.450577”
“日本”“日本”“男性”“1911”“159.0763866”“158.5628661”“159.6237299”
“日本”“日本”“男性”“1912”“159.2556859”“158.7449046”“159.7944815”
“日本”“日本”“男性”“1913”“159.4346077”“158.9303687”“159.9603557”
“日本”“日本”“男性”“1914”“159.6140561”“159.1130665”“160.1318441”
“日本”“日本”“男性”“1915”“159.7950539”“159.3024859”“160.3064244”
“日本”“日本”“男性”“1916”“159.9785479”“159.4954302”“160.4809011”