使用pandas进行数据分析,常见的报错解决(长期更新)

如何高效解决pandas读取xlsx文件时的XLRDError报错 本文针对pandas读取xlsx文件时常见的XLRDError报错,深入剖析了其根源在于xlrd库版本更新后放弃了对xlsx格式的支持。文章提供了两种核心解决方案:快速回退到xlrd 1.2.0版本,或推荐长期使用openpyxl引擎并指定engine参数。同时分享了文件路径检查、依赖冲突排查等实用技巧,帮助开发者高效解决此问题并优化数据分析环境配置。 阅读详情

更多文章可关注微信公众号:excelwork 或 Excel办公小技巧

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。

解决Python中openpyxl缺失报错的完整指南 在Python数据处理和机器学习项目中,Excel文件操作是常见需求。openpyxl作为处理.xlsx格式的核心库,其原理是通过解析Office Open XML标准实现Excel读写功能。当系统缺失该库时,pandas等依赖它的工具会抛出ImportError。这类依赖管理问题在数据预处理、自动化报表等场景频繁出现。通过pip或conda安装openpyxl是最直接的解决方案,但在虚拟环境、权限受限或离线部署等工程化场景需要特殊处理。合理使用版本约束工具和依赖声明规范能有效预防兼容性问题,而read_o 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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TheLittlePython
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