在 Python 中读取 CSV 文件时出现 KeyError

Question

我正在尝试绘制物体（准确地说是光叉）的下落随时间变化的曲线，以验证万有引力定律确实是 9.81。不同的数据应该代表每个插槽的通道。不同的狭缝间隔1厘米，总共有11条狭缝。我用 Arduino 设置测量了这些数据，并绘制了图表并用 Python 拟合。我在 CSV 文件中有数据，但是当我运行我的代码时，我得到一个

KeyError: 'T (s)'

我不明白，因为列 T (s) 存在于我的 DataFrame 中。

这是我的名为 'Test.csv' 的 CSV 文件（我指定我不想 select T 列的第一个和最后一个值（即 3.514 和 3.636）并且我不想'要读取距离列):

T (s)	Distance (m)
3.514	0.000
3.524	0.010
3.536	0.020
3.548	0.030
3.562	0.040
3.574	0.050
3.582	0.060
3.592	0.070
3.6	0.080
3.61	0.090
3.618	0.100
3.626	0.110
3.636	0.120

这是我的代码：

import numpy as np                    # For the calculation
import pandas as pd                   # To read files
import matplotlib.pyplot as plt       # To draw curves
import scipy.optimize as opt          # For the adjustment

# Raw data
data = pd.read_csv("Test.csv")   # Opening the data file
z = -0.01 * np.linspace(1, 11, 11)

x = data['T (s)']

x_util = np.array(x[3.524:3.626])   # extracts data between 3.524 and 3.626 s

# Definition of the free fall function
g = 9.81                     # the acceleration of gravity

def f(x_util,t0,h0):        # Definition of the fitting function
    return -0.5*g*(x_util-t0)**2 + h0

# Data adjustment
init_param = [0 , 0]          # Initial values t0=0, h0=0
final_param , var = opt.curve_fit(f,x_util,z,init_param)

# Optimal function
tt = np.linspace(final_param[0], 100e-3,100)
hh = f(tt, *final_param) # Reconstruction of the fitted curve

# Plot of analyzed data
plt.clf()                           # Plot of data and fit
plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("Height (m)")
legend = "t0 = %f ms, h0 = %f centimeter " % (final_param[0]*1000,final_param[1]*100)
plt.plot(tt,hh,"r--",label=legend)     # The adjustment
plt.plot(x_util,z,"bo", label="Data")     # The data
plt.legend()

你知道这个错误可能来自哪里吗？

Answer 1

实际上看着 df.info 似乎分隔符，至少从列名来看，是一个分号。此外，列名称应为“Time (s)”。请尝试：

data=pd.read_csv("Test.csv",sep=";")
z = -0.01 * np.linspace(1, 11, 11)    
x = data['Time (s)']

在 Python 中读取 CSV 文件时出现 KeyError

KeyError while reading a CSV file in Python

python

pandas

spyder

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anaconda