數(shù)據(jù)集看起來像這樣（在熊貓數(shù)據(jù)框中）   Month  Year  Money0    Jan  2002    6151    Feb  2002    7562    Mar  2002    4553    Apr  2002    6454    May  2002    6695    Jun  2002    9136    Jul  2002    1577    Aug  2002    2178    Sep  2002    9859    Oct  2002    32110   Nov  2002    84711   Dec  2002    17912   Jan  2003    32913   Feb  2003    71714   Mar  2003    27815   Apr  2003    70916   May  2003    995所以，我嘗試了pivotdata = df.pivot('Month', 'Year', 'Money')得到這樣的結(jié)果：Year   2002  2003  2004  2005Month                        Apr     645   709   178   800Aug     217   867   515   748Dec     179   230   121   905Feb     756   717   879   772Jan     615   329   896   108Jul     157   391   429   699Jun     913   887   422   537Mar     455   278   934   906May     669   995   726   324Nov     847   536   151   195Oct     321   950   278   173Sep     985   459   915   437意圖是在單獨(dú)的列中分配最高值的“年份”。所以，我試過了。data['Max'] = data[['2002, 2003, 2004, 2005']].idxmax(axis=1)這以前適用于簡單的數(shù)據(jù)框。但是在應(yīng)用 pivot 之后它向我展示了這個：KeyError                                  Traceback (most recent call last)<ipython-input-57-d841277e2032> in <module>()----> 1 data['Max'] = data[['2002, 2003, 2004, 2005']].idxmax(axis=1)      2 data.head()2 frames/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexing.py in _validate_read_indexer(self, key, indexer, axis, raise_missing)   1638             if missing == len(indexer):   1639                 axis_name = self.obj._get_axis_name(axis)-> 1640                 raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]")   1641    1642             # We (temporarily) allow for some missing keys with .loc, except in同樣的錯誤！KeyError: "None of [Index(['2002, 2003, 2004, 2005'], dtype='object', name='Year')] are in the [columns]"print(data.columns)顯示索引(['Month', 2002, 2003, 2004, 2005], dtype='object', name='Year')我錯過了什么？