使用sep='\s*,\s*'，这样您就可以处理column-names中的空格：

transactions = pd.read_csv('transactions.csv', sep=r'\s*,\s*',
                           header=0, encoding='ascii', engine='python')

或者，您可以确保CSV文件中没有未加引号的空格，并使用您的命令（未更改）
证明：

print(transactions.columns.tolist())

输出：

['product_id', 'customer_id', 'store_id', 'promotion_id', 'month_of_year', 'quarter', 'the_year', 'store_sales', 'store_cost', 'unit_sales', 'fact_count']

如果你需要从 Dataframe 中选择多个列，使用2对方括号，例如

df[["product_id","customer_id","store_id"]]

我遇到了同样的问题，即在从CSV读取后过滤列时发生键错误。

原因

这些问题的主要原因是额外的初始空格在您的CSV文件。（发现在您上传的CSV文件，如, customer_id, store_id, promotion_id, month_of_year,）

证明

要证明这一点，可以尝试使用print(list(df.columns))，并且列名必须为['product_id', ' customer_id', ' store_id', ' promotion_id', ' month_of_year', ...]。

溶液

解决这个问题的直接方法是在pd.read_csv()中添加参数，例如：

pd.read_csv('transactions.csv', 
            sep = ',', 
            skipinitialspace = True)

参考：https://stackoverflow.com/a/32704818/16268870

如果键与任何 Dataframe 列名"完全"不匹配，通常会出现键错误：
您也可以尝试：

import csv
import pandas as pd
import re
    with open (filename, "r") as file:
        df = pd.read_csv(file, delimiter = ",")
        df.columns = ((df.columns.str).replace("^ ","")).str.replace(" $","")
        print(df.columns)

在www.example.com _csv（）中给予csv文件的完整路径pd.read，这对我有效

当数据集按，“”拆分时，创建的特征在开头有空格。使用正则表达式删除空格可能会有帮助。
目前我是这样做的：
标签名称= '标签'