python如果报错返回空值，应如何写代码

如果 Python 报错返回空值，可以使用 `try-except` 语句来捕捉异常并返回空值。例如：

def my_function():
    try:
        # 可能会出错的代码
        result = some_code_that_might_raise_an_exception()
    except:
        # 发生异常时返回空值
        result = None
    return result

在 `try` 语句块中执行可能会出错的代码，如果出现异常则执行 `except` 语句块中的代码，这里将返回值设为 `None`。这样即使出现异常，函数也会返回一个空值而不会终止程序。

相关问题

python报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'plot'

这个错误通常是因为你的代码中存在调用了 NoneType 对象的 plot() 方法。NoneType 是 Python 中表示空对象的类型，通常会在某些函数或方法返回空值时出现。

可能的原因是你在调用一个没有返回值的函数或方法，或者你的函数返回了空值。建议检查一下你的代码中是否有这样的情况，如果有，请检查代码逻辑并修复问题。

import pandas as pd # 导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange # 导入拉格朗日插值函数 inputfile = '../data/catering_sale.xls' # 销量数据路径 outputfile = '../tmp/sales.xls' # 输出数据路径 data = pd.read_excel(inputfile) # 读入数据 data['销量'][(data['销量'] < 400) | (data['销量'] > 5000)] = None # 过滤异常值，将其变为空值 # 自定义列向量插值函数 # s为列向量，n为被插值的位置，k为取前后的数据个数，默认为5 def ployinterp_column(s, n, k=5): y = s[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))] # 取数 y = y[y.notnull()] # 剔除空值 return lagrange(y.index, list(y))(n) # 插值并返回插值结果 # 逐个元素判断是否需要插值 for i in data.columns: for j in range(len(data)): if (data[i].isnull())[j]: # 如果为空即插值。 data[i][j] = ployinterp_column(data[i], j) data.to_excel(outputfile) # 输出结果，写入文件 修改这段代码老是报错

这段代码报错的原因可能是因为你使用了过时的 `list(range())` 语法，而导致了 `TypeError` 错误。在 Python 3 中，`range()` 函数返回的是一个迭代器，而不是一个列表，因此你不需要将其转换为列表。你可以尝试修改代码，如下所示：

import pandas as pd
from scipy.interpolate import lagrange

inputfile = '../data/catering_sale.xls'  # 销量数据路径
outputfile = '../tmp/sales.xls'  # 输出数据路径

data = pd.read_excel(inputfile)  # 读入数据
data['销量'][(data['销量'] < 400) | (data['销量'] > 5000)] = None  # 过滤异常值，将其变为空值

# 自定义列向量插值函数
# s为列向量，n为被插值的位置，k为取前后的数据个数，默认为5
def ployinterp_column(s, n, k=5):
    y = s[(n-k):(n+1+k)]  # 取数
    y = y[y.notnull()]  # 剔除空值
    return lagrange(y.index, list(y))(n)  # 插值并返回插值结果

# 逐个元素判断是否需要插值
for i in data.columns:
    for j in range(len(data)):
        if pd.isna(data[i][j]):  # 如果为空即插值。
            data[i][j] = ployinterp_column(data[i], j)

data.to_excel(outputfile)  # 输出结果，写入文件

这里使用了 `pd.isna()` 函数来判断数据是否为空值，而不是使用 `isnull()` 函数。此外，也将列表切片语法修改为了使用 `:` 运算符。