您问题中的代码是：

import yfinance as yf
import yesg
ticker_info = yesg.get_esg_full(report_ticker)
esg_data = pd.DataFrame(ticker_info)
esg_data.columns = [str(ticker_info.Ticker)]

esg_data.loc[['Total-Score','E-Score','S-Score','G-Score',
    'ESG-Performance','total Percentile','peer Group','max Highest Controversy'],:]

给出错误的行是：esg_data.columns = [str(ticker_info.Ticker)]
错误为：ValueError: Length mismatch: Expected axis has 31 elements, new values have 1 elements
出现此错误消息的原因是：

• esg_data.columns是具有31列（即esg_data）的 Dataframe 的列索引，因此要更新它，必须提供相同长度的类似列表的对象
• 实际提供对象是[str(ticker_info.Ticker)]，它是一个1元素的列表（即ticker_info.Ticker转换为字符串）

你曾表示：
我正在尝试从数据集中选择特定列
如果您尝试从esg_data中选择Ticker列，可以执行以下操作：

columnToSelect = esg_data.Ticker

如果您试图在读取esg_data.loc[['Total-Score','E-Score','S-Score','G-Score', 'ESG-Performance','total Percentile','peer Group','max Highest Controversy'],:]的代码行中从esg_data中选择多个列，这可能会有问题，因为loc的第一个参数应该是索引标签列表（而不是列标签），而第二个参数（在本例中为:）将被解释为列标签列表。
如果（正如我猜想的那样）您希望选择esg_data的 * 行 *（或多行），其中Ticker列值对应于str(ticker_info.Ticker)，然后从该对象中选择列值['Total-Score','E-Score','S-Score','G-Score', 'ESG-Performance','total Percentile','peer Group','max Highest Controversy']，您应该能够按如下所示执行此操作：

rowsMatchingTicker = esg_data[esg_data.Ticker == str(ticker_info.Ticker)]
desiredColumnsMatchingTicker = rowsMatchingTicker[:, ['Total-Score','E-Score','S-Score','G-Score',
    'ESG-Performance','total Percentile','peer Group','max Highest Controversy']]

...或（更简洁）：

desiredColumnsMatchingTicker = esg_data.loc[esg_data.Ticker == str(ticker_info.Ticker), 
    ['Total-Score','E-Score','S-Score','G-Score',
    'ESG-Performance','total Percentile','peer Group','max Highest Controversy']]