ERROR in app: Exception on /analyse2 [POST] Traceback (most recent call last): File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 2898, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 70, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 98, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index_class_helper.pxi", line 93, in pandas._libs.index.Int64Engine._check_type KeyError: 'value' The above exception was the direct cause of the following exception:

时间: 2023-07-15 19:14:03 浏览: 182
这个错误信息看起来是在使用 Pandas 库时出现了问题。根据错误信息,可能是在调用 Pandas 的 get_loc() 方法时传入了一个不存在的键值('value'),导致了 KeyError 异常。你可以检查一下代码中是否正确传入了键值,或者查看是否有其他地方引起了这个异常。如果需要更多帮助,请提供更多的上下文信息。
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Traceback (most recent call last): File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/spyder_kernels/py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File ~/stock/daily_analyse.py:65 a = next_net_mf_amount - net_mf_amount TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'float'

这个错误提示是在执行 `next_net_mf_amount - net_mf_amount` 时出现了问题,其中 `next_net_mf_amount` 的值为 `NoneType` 类型,而 `net_mf_amount` 的值为 `float` 类型,这两种类型之间无法进行减法运算。 解决这个问题的方法取决于你的具体需求。如果 `next_net_mf_amount` 可能为 `None`,则需要在进行减法运算前先判断其是否为 `None`。例如: ```python if next_net_mf_amount is not None: a = next_net_mf_amount - net_mf_amount else: a = None # 或者使用其他默认值 ``` 如果 `next_net_mf_amount` 不应该为 `None`,则需要检查代码中为什么会出现 `None` 值,例如可能是调用了某个函数返回了 `None`,或者是变量赋值出现了问题等等。需要对代码进行排查和调试。

C:\Users\Administrator>pip install pandas Requirement already satisfied: pandas in e:\python3.7\lib\site-packages (1.3.5) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in e:\python3.7\lib\site-packages (from pandas) (2.8.2) Requirement already satisfied: pytz>=2017.3 in e:\python3.7\lib\site-packages (from pandas) (2023.3) Requirement already satisfied: numpy>=1.17.3 in e:\python3.7\lib\site-packages (from pandas) (1.21.6) Requirement already satisfied: six>=1.5 in e:\python3.7\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas) (1.16.0) [notice] A new release of pip is available: 23.1.2 -> 23.2.1 [notice] To update, run: python.exe -m pip install --upgrade pip C:\Users\Administrator>py D:\7_3_Projrct\7_17newcode\smartperf_editor\plugins\showmap_analyse.py C:\Users\Administrator\Desktop\1\233.txt C:\Users\Administrator\Desktop\1 0 1 Traceback (most recent call last): File "D:\7_3_Projrct\7_17newcode\smartperf_editor\plugins\showmap_analyse.py", line 5, in <module> import pandas as pd ModuleNotFoundError: No module named 'pandas' 为什么好报错

这个错误是由于你的代码中导入了 pandas 模块,但是你的环境中没有安装 pandas 库导致的。你可以尝试使用以下命令来安装 pandas: ``` pip install pandas ``` 安装完成后,再次运行你的代码应该就不会报错了。如果你已经安装了 pandas,但仍然出现错误,请确保你的环境中的 Python 版本与安装的 pandas 版本兼容。你可以通过运行以下命令来检查 pip 版本并升级: ``` python -m pip install --upgrade pip ``` 然后再次尝试安装 pandas。希望这能解决你的问题!
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根据错误:AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix',修改下述代码:import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件,并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('input.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果,并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

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