使用pandas进行数据分析，常见的报错解决（长期更新）

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当做数据分析，面对大数据量时，不可避免使用Python进行数据处理，而对于我这种没有开发能力的人来说，借用现成的Python包、方法等就非常关键。但是同样也会遇到大量的报错、问题等，所以单独写一篇记录我的报错解决历程。

1. 合并的时候出现了ValueError: All objects passed were None

先定位要处理什么，再看下处理所用的函数等，是否已经收到了传入的数据

2. pivot_table结果通过to_excel输出，基本看不到输出

解决：进行索引重置，reset_index()

3. pycharm里按住alt选择多行，进行后续操作，但是不能实现

解决：选择需要操作的行，使用shift+tab反向缩进，使用tab正常的缩进

4. 数据通过pivot_table透视后，汇总量变少了怎么回事？

解决：还是空值造成的，fillna函数替换空值时，记得inplace=True

5. DtypeWarning: Columns (12,13) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False.

按提示set low_memory=False，或者修改列字段类型

6.xlrd.biffh.XLRDError: Unsupported format, or corrupt file: Expected BOF record; found b',\xc8\xfd\xb4\xce\xbb\xd8\xc1'

看看是不是文件类型跟读取的不一致

7.列名不一致咋整

dfcolumns=['...']#先做一个重命名好的列表
data.columns=dfcolumns#再替换原来的列

8. 如何在指定位置增加新列

col_name = df_abnormal.columns.tolist()
col_name.insert(3, '列名1')
col_name.insert(4, '列名2')
col_name.insert(5, '列名3')
df_abnormal = df_abnormal.reindex(columns=col_name)

9. Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported,

看看是不是列名不一致导致的

Python新手值得看的常见报错简单处理：

一、pandas concat使用报错

问题：

    合并之后的的dateframe，合并后却显示NaN。

解决：

1. 查看是否需要reset_index；

2. 是否未设置连接方向axis；

3. 是否需要修改astype。

二、烦人的TypeError

问题：

    TypeError错误非常常见，具体场景下对应不同问题，需要不同的解决方式，如TypeError: sort_index() got an unexpected keyword argument ‘by’

解决：

    pandas模块更新了，对有些方法进行重写，参数发生改变。

解决方法：将sort_index()改为sort_values()即可

三、更烦人的KeyError

问题：

    比TypeError错误还常见，不是什么大问题，但是找起原因来很是麻烦。如下这种问题，就是相对容易些的："['atv'] not in index"

解决：

    看下数据文件是不是真没有。

四、AttributeError

问题：

    出现了AttributeError说明找不到Python的这个属性了，比如AttributeError: 'ClusterCentroids' object has no attribute 'fit_sample'

解决：

    这种问题出现，可以找找是不是函数名写错了，函数是不是不存在了，比如版本更新，像本例中fit_sample改为fit_resample就可以了。

五、TabError

问题：

    报错如TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation。

解决：

    从字面上看，是tab键和空格在缩进上混用了。这种问题比较好处理，利用一些编辑器校正下，或者全部用tab或全部用4个空格。

六、简单的几个报错

        这个部分说的报错浅显好懂易解决：

        SyntaxError：多个少个分号、句号、中英文字符混用、关键字写错都会导致报错；

        NameError：变量名错了，提示在哪行就改哪；

        ValueError：函数期望传入什么，你却传另一种类型，就报错了；

        IndentationError：真正的缩进错误来了，多了少了都会报错，改了就好了；

        FileNotFoundError：文件没找到，路径是不是不对，文件是不是就不存在，或者文件名写错了；

        IndexError：索引不存在或者超出索引范围。