变量 var

博客介绍了JavaScript中变量var,它是存储信息的“容器”。详细说明了定义变量时标识符的规则,如不能是特殊符号、中文,不能以数字开头等,还提到关键字是被内定的单词,推荐以驼峰命名法命名变量。

变量 var(用于存储信息的“容器”)

  • 定义变量使用var关键字

    <!DOCTYPE html>
    <html lang="en">
      <head>
        <meta charset="UTF-8" />
        <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
        <title>Document</title>
      </head>
      <body></body>
      <script>
        // 定义变量 使用var关键字
        // var 标识符(变量的名字)
        var a;
        // 赋值 给a赋值
        a = 2;
        // 使用,打印输出
        console.log(a); // 2
    
        // 在定义是时候进行赋值
        var b = "定义变量";
        console.log(b); // 定义变量
      </script>
    </html>
    

标识符

  • 不能是特殊符号,不能是中文

  • 不能以数字开头

  • 以字母、下划线_ 、$、开头的,都可以作为标识符

  • 可以包含数字,字母、下划线、$

  • 不可包含空格,加减乘除符号

  • 不能是关键字

  • 推荐以单词进行命名,多个单词之间进行驼峰命名 (因为是有特殊意义的,能够起到见名知意的效果)

    var a1;
    var _foo;
    var $bar;
    

关键字

  • JavaScript内定的单词
E:\Programs\.venv\Scripts\python.exe E:\Programs\新建文件夹\2.7测算.py Loading and preprocessing data... Processing sample type: Total Target: fpd_30_act Analyzing variable: var1 ❌ 跳过变量 var1,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var2 ❌ 跳过变量 var2,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var3 ❌ 跳过变量 var3,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var4 ❌ 跳过变量 var4,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var5 ❌ 跳过变量 var5,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var6 ❌ 跳过变量 var6,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var7 ❌ 跳过变量 var7,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var8 ❌ 跳过变量 var8,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var9 ❌ 跳过变量 var9,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var10 ❌ 跳过变量 var10,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var11 ❌ 跳过变量 var11,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var12 ❌ 跳过变量 var12,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var13 ❌ 跳过变量 var13,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var14 ❌ 跳过变量 var14,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var15 ❌ 跳过变量 var15,错误:'fpd_30_act' Analyzing variable: var16 ❌ 跳过变量 var16,错误:'fpd_30_act' Target: mob3_dpd_30_act Analyzing variable: var1 ❌ 跳过变量 var1,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var2 ❌ 跳过变量 var2,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var3 ❌ 跳过变量 var3,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var4 ❌ 跳过变量 var4,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var5 ❌ 跳过变量 var5,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var6 ❌ 跳过变量 var6,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var7 ❌ 跳过变量 var7,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var8 ❌ 跳过变量 var8,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var9 ❌ 跳过变量 var9,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var10 ❌ 跳过变量 var10,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var11 ❌ 跳过变量 var11,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var12 ❌ 跳过变量 var12,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var13 ❌ 跳过变量 var13,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var14 ❌ 跳过变量 var14,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var15 ❌ 跳过变量 var15,错误:'mob3_dpd_30_act' Analyzing variable: var16 ❌ 跳过变量 var16,错误:'mob3_dpd_30_act' Traceback (most recent call last): File "E:\Programs\.venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3653, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 147, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 176, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7080, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7088, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: '变量中文名' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "E:\Programs\新建文件夹\2.7测算.py", line 578, in <module> for name in filter2['变量中文名'].unique(): File "E:\Programs\.venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3761, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "E:\Programs\.venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3655, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: '变量中文名' 进程已结束,退出代码为 1
最新发布
10-23
你提供的日志信息非常关键,它暴露了代码运行中的两个核心问题: --- ## ✅ 一、错误分析与解决方案 ### ❌ 错误1:`KeyError: '变量中文名'` ```bash KeyError: '变量中文名' ``` #### 原因: 在以下这行代码中尝试访问 `'变量中文名'` 列: ```python for name in filter2['变量中文名'].unique(): ``` 但 `filter2` DataFrame 中 **没有这一列**,说明前面的 `_analyze_single_var` 函数未能成功填充该字段。 --- ### ❌ 错误2:`跳过变量 varX,错误:'fpd_30_act'` ```bash ❌ 跳过变量 var1,错误:'fpd_30_act' ``` 这不是正常的异常提示!这是一个 **不完整的异常捕获输出**。 真正原因是: > 在 `_analyze_single_var()` 函数中,当你试图从 `self.var_dict` 查找变量中文名时失败,导致 `match['变量描述'].values[0]` 报错。 具体出错位置是: ```python match = self.var_dict[self.var_dict['变量名'] == var] var_chinese = match['变量描述'].values[0] if len(match) > 0 else var ``` 如果 `self.var_dict` 中没有 `var`(比如大小写不匹配、拼写错误),则 `match` 为空 → `values[0]` 抛出异常。 但由于外层用的是宽泛的 `except Exception as e:`,只打印 `e`,而 `e` 的内容就是 `'fpd_30_act'` —— 这其实是某个 KeyError 的 key 名,被误传为错误信息! --- ## 🔍 深度排查结论 | 问题 | 根本原因 | |------|----------| | 所有变量都“跳过” | 因为 `var_dict.xlsx` 中缺少对应变量名映射或命名不一致 | | 报错显示 `'fpd_30_act'` | 实际是 `KeyError: 'fpd_30_act'` 被捕获后直接打印 `str(e)` | | 最终报 `KeyError: '变量中文名'` | 因为前面所有变量分析失败,`filter2` 没有正确生成列 | --- ## ✅ 解决方案 ### ✅ Step 1:修复 `_analyze_single_var` 中的潜在 KeyError 将原代码: ```python match = self.var_dict[self.var_dict['变量名'] == var] var_chinese = match['变量描述'].values[0] if len(match) > 0 else var ``` 替换为更健壮的写法: ```python try: match = self.var_dict[self.var_dict['变量名'] == var.lower()] if not match.empty: var_chinese = match['变量描述'].iloc[0] else: var_chinese = var # fallback to English name except Exception as e: print(f"⚠️ 获取变量描述失败 {var}: {e}") var_chinese = var ``` > ⚠️ 注意:确保你的 `var_dict.xlsx` 中的“变量名”确实是小写的字符串。 --- ### ✅ Step 2:验证数据文件字段一致性 请检查以下几点: #### ✅ (1) `rule_data.csv` 是否包含这些列? - `fpd_30_act` - `agr_fpd_30` - `mob3_dpd_30_act` - `agr_mob3_dpd_30` 如果没有,请根据实际列名修改 `TARGET_CONFIG`: ```python TARGET_CONFIG = { 'Total': [ ('实际的逾期标签列名', '实际的成熟标志列名'), ('mob3_dpd30_flag', 'is_mature_3m') ] } ``` #### ✅ (2) `待分析变量的数据字典.xlsx` 内容格式是否正确? 打开 Excel 文件确认: | 变量名 | 变量描述 | |--------|---------| | var1 | 用户年龄 | | var2 | 收入水平 | 并且所有变量名为 **小写字符串**,无空格、特殊字符。 可以用调试语句验证加载结果: ```python print("变量字典列名:", self.var_dict.columns.tolist()) print("前几行变量名:\n", self.var_dict['变量名'].head()) ``` --- ### ✅ Step 3:增强异常信息输出(便于调试) 修改主循环中的异常处理部分: ```python except Exception as e: print(f"❌ 跳过变量 {var},错误类型:{type(e).__name__},详细信息:{e}") import traceback traceback.print_exc() # 显示完整堆栈 continue ``` 这样你能看到真正的报错位置,而不是模糊的 `'fpd_30_act'`。 --- ### ✅ Step 4:初始化 `filter2` 时显式定义所有列(防 KeyError) 你现在使用了一个 `default_entry` 字典来构建 `filter2_rows`,但仍然可能遗漏某些列。 建议在最后强制补全缺失列: ```python # 定义必须存在的列 required_columns = [ 'Selected', 'Odds', 'type', 'Threshold', '#Obs', '%Bad_Rate', 'Lift', 'var_name', '变量英文名', '样本类型', '坏客户定义', '标签1' ] for col in required_columns: if col not in filter2.columns: filter2[col] = np.nan # 或默认值 # 特别补充:'变量中文名' 必须存在 if '变量中文名' not in filter2.columns: # 尝试从 var_dict 补充 name_map = dict(zip(self.var_dict['变量名'], self.var_dict['变量描述'])) filter2['变量中文名'] = filter2['变量英文名'].map(lambda x: name_map.get(x.lower(), x)) else: filter2['变量中文名'] = filter2['变量中文名'].fillna(filter2['变量英文名']) ``` --- ## ✅ 修改后的关键代码片段 ### 📌 修改 `_analyze_single_var` 安全获取中文名: ```python def _analyze_single_var(self, data, var, target, sample_type, sample_range, seq_id): ana_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') # 【安全方式】获取中文名 try: matched = self.var_dict[self.var_dict['变量名'] == str(var).lower().strip()] if not matched.empty and '变量描述' in matched.columns: var_chinese = matched.iloc[0]['变量描述'] else: var_chinese = var except Exception as e: print(f"[警告] 无法获取变量 '{var}' 的中文描述: {e}") var_chinese = var # 后续逻辑保持不变... ``` --- ### 📌 主流程中添加 `变量中文名` 补全逻辑: ```python # === 构造 DataFrame 并强制保证 Selected 存在 === filter2 = pd.DataFrame(filter2_rows) # ✅ 强制添加 Selected 列 if 'Selected' not in filter2.columns: filter2['Selected'] = 'N' filter2['Selected'] = filter2['Selected'].fillna('N').astype(str) # ✅ 添加变量中文名列(若缺失) if '变量中文名' not in filter2.columns: # 构建变量名 -> 中文名映射 name_dict = self.var_dict.set_index('变量名')['变量描述'].str.strip().to_dict() filter2['变量中文名'] = filter2['变量英文名'].astype(str).str.lower().map(name_dict) # 若找不到,则用英文名代替 filter2['变量中文名'] = filter2['变量中文名'].fillna(filter2['变量英文名']) filter2['标签2'] = filter2['Selected'] ``` > 💡 提示:`self.var_dict` 是 `StrategyAnalyzer` 的成员属性,所以你需要把 `filter2` 的构造放在类方法内,或传入 `analyzer` 实例。 --- ## ✅ 推荐调试步骤(按顺序执行) 1. **打印数据列名** ```python print("数据列名:", my_data.columns.tolist()) ``` 2. **打印变量字典内容** ```python print("变量字典前5行:\n", analyzer.var_dict.head()) ``` 3. **测试单个变量能否查到中文名** ```python test_var = 'var1' print(analyzer.var_dict[analyzer.var_dict['变量名'] == test_var]) ``` 4. **查看目标列是否存在** ```python print("'fpd_30_act' in columns:", 'fpd_30_act' in my_data.columns) ``` --- ## ✅ 总结:如何避免此类问题? | 风险点 | 防范措施 | |--------|---------| | 列名不一致 | 统一转小写 `.str.lower()` | | 缺失映射表 | 加载后立即验证 `assert '变量名' in var_dict.columns` | | 异常吞掉关键信息 | 使用 `traceback.print_exc()` | | DataFrame 缺失列 | 初始化时显式定义或补全 | --- ##
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