使用熊猫访问csv文件时出现KeyError

Question

我已经使用pandas成功创建了一个csv文件。我得到以下错误：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件"C：\用户\Manoj Kumar\PycharmProjects\trex\venv\lib\site-包\熊猫\core\索引\base.py"，第3078行，get_loc返回自己。_engine.get_loc（键）文件"pandas_libs\index.pyx"，第140行，在熊猫中。_libs.index.IndexEngine.get_locFile"pandas_libs\index.pyx"，第162行，在熊猫中。_libs.index.IndexEngine.get_loc文件pandas_libs\hashtable_class_helper.pxi，第1492行，在熊猫中。_libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item文件pandas_libs\hashtable_class_helper.pxi，第1500行，在熊猫中。_libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item关键错误：'ID'

在处理上述异常时，发生了另一个异常：

回溯（最近一次调用）：文件“C:\Users\Manoj Kumar\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\tkinter\uuuuuu init\uuuuuuuu.py”，第1702行，在调用返回self中。func（*args）文件“C:/Users/Manoj Kumar/PycharmProjects/trex/基于面部识别的考勤管理-Copy/train.py”，第206行，在TrackImages aa=df中。iloc[df['Id']==Id]['Name']。getitem return self中的值文件“C:\Users\Manoj Kumar\PycharmProjects\trex\venv\lib\site packages\pandas\core\frame.py”，第2688行_getitem_列（键）文件“C:\Users\Manoj Kumar\PycharmProjects\trex\venv\lib\site packages\pandas\core\frame.py”，第2695行，在_getitem_列返回self_获取项目缓存（密钥）文件“C:\Users\Manoj Kumar\PycharmProjects\trex\venv\lib\site packages\pandas\core\generic.py”，第2489行，在获取项目缓存值=self中_数据获取（项目）文件“C:\Users\Manoj Kumar\PycharmProjects\trex\venv\lib\site packages\pandas\core\internals.py”，第4115行，在get loc=self中。项目。获取第3080行“C:\Users\Manoj Kumar\PycharmProjects\trex\venv\lib\site packages\pandas\core\indexes\base.py”中的位置（项目）文件_发动机获取pandas中第140行的loc（self.\u可能\u cast\u indexer（key））文件“pandas\u libs\index.pyx”_图书馆。指数IndexEngine。获取pandas中第162行的文件“pandas\u libs\index.pyx”_图书馆。指数IndexEngine。在pandas中获取第1492行的文件“pandas\u libs\hashtable\u class\u helper.pxi”_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取pandas中第1500行的项目文件“pandas\u libs\hashtable\u class\u helper.pxi”_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取项目密钥错误：“Id”

尝试从代码访问csv文件时。代码是：

    recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()  # cv2.createLBPHFaceRecognizer()
    recognizer.read("TrainingImageLabel\Trainner.yml")
    harcascadePath = "haarcascade_frontalface_default.xml"
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier(harcascadePath);
    df = pd.read_csv("StudentDetails\StudentDetails.csv")
    cam = cv2.VideoCapture(0)
    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    col_names = ['Id', 'Name', 'Date', 'Time']
    attendance = pd.DataFrame(columns=col_names)
    while True:
        ret, im = cam.read()
        gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)
        if np.all(np.array(np.array(faces).shape)) and faces is not None:
            for (x, y, w, h) in faces:
                cv2.rectangle(im, (x, y), (x + w, y + h), (225, 0, 0), 2)
                gray = gray[y:y + h, x:x + w]
                gray = cv2.resize(gray, (100, 100))
                Id, conf = recognizer.predict(gray)
                print(Id, conf)
                if (conf < 2000):
                    ts = time.time()
                    date = datetime.datetime.fromtimestamp(ts).strftime('%Y-%m-%d')
                    timeStamp = datetime.datetime.fromtimestamp(ts).strftime('%H:%M:%S')
                    aa = df.loc[df['Id'] == Id]['Name'].values
                    tt = str(Id) + "-" + aa
                    attendance.loc[len(attendance)] = [Id, aa, date, timeStamp]
                else:
                    Id = 'Unknown'
                    tt = str(Id)
                if (conf > 2000):
                    noOfFile = len(os.listdir("ImagesUnknown")) + 1
                    cv2.imwrite("ImagesUnknown\Image" + str(noOfFile) + ".jpg", im[y:y + h, x:x + w])
                cv2.putText(im, str(tt), (x, y + h), font, 1, (255, 255, 255), 2)
        attendance = attendance.drop_duplicates(subset=['Id'], keep='first')
        cv2.imshow('im', im)
        if (cv2.waitKey(1) == ord('q')):
            break
    ts = time.time()
    date = datetime.datetime.fromtimestamp(ts).strftime('%Y-%m-%d')
    timeStamp = datetime.datetime.fromtimestamp(ts).strftime('%H:%M:%S')
    Hour, Minute, Second = timeStamp.split(":")
    fileName = "Attendance\Attendance_" + date + "_" + Hour + "-" + Minute + "-" + Second + ".csv"
    attendance.to_csv(fileName, index=False)
    cam.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    # print(attendance)
    res = attendance
    message2.configure(text=res)```

The objective of the code is to recognize faces.

Answer 1

似乎你在这一行失败了：

aa = df.loc[df['Id'] == Id]['Name'].values

这可能是因为csv不包含名为“Id”的列。

请检查一下！(: