pandas.errors.EmptyDataError: No columns to parse from file

时间: 2023-12-04 09:20:42 浏览: 365
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【数据挖掘重要笔记day31】详细完解决iris = sns.load_dataset(‘iris’)出来EmptyDataError: No columns to parse from file报错

`pandas.errors.EmptyDataError: No columns to parse from file` 这个错误通常是由于读取的文件为空或者读取的文件没有指定列名(header)导致的。可以尝试以下几种解决办法: 1. 检查文件路径是否正确以及文件是否存在,确认文件不为空。 2. 指定 header 参数,例如 `pd.read_csv('file.csv', header=0)`,其中 `header=0` 表示将第一行作为列名。 3. 如果文件确实没有列名,可以使用 `header=None`,然后手动添加列名,例如 `pd.read_csv('file.csv', header=None, names=['col1', 'col2', 'col3'])`。 4. 如果文件中没有数据,可以检查是否存在数据丢失或者文件格式错误等问题。 希望以上方法可以帮助您解决问题。
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import pandas as pd import numpy as np # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('stockdata.xlsx',parse_dates=['日期']) df['行业代码'] = pd.to_numeric(df['行业代码'], errors='coerce') # 将日期列转换为日期类型,然后提取年份 df.set_index('日期', inplace=True) df.index = pd.to_datetime(df.index) df['年份'] = df.index.year # 使用均值法将季度数据转换为年度数据 #yearly_df = df.groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index() df = df.groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index() df[['行业代码','实质控制人性质']] = df['行业代码','实质控制人性质'].str.split(',', expand=True).apply(pd.to_numeric) df = df.groupby(['行业代码','实际控制人性质']).first().reset_index() #arr = np.array(['实际控制人性质']) #first_value = arr[0] # 填充缺失值 df = df.fillna(df.mean()) # 按要求选择需要的列股票代码、年份、实际控制人性质、行业代码、短期负债、长期负债合计、资产负债率 #yearly_df = yearly_df[['股票代码','年份','实际控制人性质','行业代码','短期负债','长期负债','资产负债率']] df = df[['股票代码','年份', '实际控制人性质', '行业代码', '短期负债', '长期负债合计','资产负债率']] # 若一个企业拥有多个实际控制人及行业代码时,以第一个数值为准 #df = df.groupby('行业代码','实际控制人性质').first().reset_index() # 将年份设置为最后一个季度的年份 #df['年份'] = df.groupby('股票代码')['年份'].transform('max') # 将结果写入 Excel 文件 df.to_excel('a2.xlsx', index=False)

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