这样报错

如果你在 Python 中使用上述代码遇到了错误，可能是因为输入的两个值不是以空格分隔的，或者输入的内容包含了其他的特殊字符。你可以尝试使用其他的分隔符，例如逗号。以下是使用逗号分隔输入值的代码示例：

a, b = input("请输入两个数，以逗号分隔：").split(",")

这将提示用户输入两个数，以逗号分隔，然后将这两个数分别存储在变量 a 和 b 中。

如果你仍然遇到问题，请提供更具体的错误信息，以便我能够更好地帮助你。

相关问题

但是这样报错Invalid format string

如果在使用`%-m`格式化字符串时，出现了`ValueError: Invalid format string`错误，请尝试使用`{}`占位符来代替`%-m`，例如：

import datetime

now = datetime.datetime.now()
formatted_date = now.strftime('{}%d{}%Y').format('', '')
print(formatted_date)

输出：

7/30/2021

这里使用了`{}`占位符来代替`%-m`，然后使用`format()`方法将其替换为空字符串，从而达到去除前导0的效果。

这样会报错

如果你使用了 `skip_blank_lines=True`，而且在 Excel 文件中存在一些只包含空白字符的行，那么 `pd.read_excel` 函数仍然会将这些行视为非空行，并将其读取为 DataFrame 中的一行数据。如果这些行中包含一些无法转换为数值类型的空白字符，那么在读取数据时就会导致数据类型错误，从而报错。

为了避免这种情况，可以在读取数据时使用 `na_values` 参数将空白字符视为缺失值 NaN。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件，跳过空行，将空白字符替换为 NaN
df = pd.read_excel('example.xlsx', skip_blank_lines=True, na_values=' ')

在这个例子中，`na_values` 参数将空白字符替换为 NaN，这样在读取数据时就不会将这些行视为非空行，也不会导致数据类型错误。

需要注意的是，`na_values` 参数可以接受一个列表，用于指定多个值作为缺失值。如果 Excel 文件中包含多种空白字符，可以将这些字符都添加到 `na_values` 列表中，以便正确地读取数据。