ValueError: distances must be either scalars or 1d

这个错误通常是由于传递给函数的距离参数不是标量或一维数组引起的。在使用涉及距离参数的函数时，距离参数必须是标量或一维数组，以便函数正确地计算距离。

要解决此错误，可以检查传递给函数的距离参数的类型和形状，确保它们是标量或一维数组。如果距离参数是二维数组或更高维度的数组，则需要将其重新整形为一维数组或使用其他方法来计算距离。

例如，如果使用scipy.spatial.distance.pdist函数计算两个数组之间的距离，可以检查传递给该函数的距离参数，确保它是标量或一维数组。如果距离参数是一个二维数组，则可以使用np.ravel函数将其转换为一维数组。例如：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist

distances = np.array([[0, 1], [2, 3], [4, 5]])
flattened_distances = np.ravel(distances)
pdist(flattened_distances)

这样就可以将二维数组距离参数转换为一维数组，避免了ValueError异常。

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ValueError: Value must be either numerical or a string containing a wildcard

这个错误通常表示您提供的值不是数字或不是包含通配符的字符串。请检查您的输入并确保它符合所需的格式。通配符是一种特殊字符，用于表示任何字符或任何数量的字符。在Python中，通配符通常使用`*`表示。

如果您正在使用类似于SQL的查询语言，则可以使用通配符来搜索包含特定字符串的值。例如，使用`LIKE`运算符和`%`通配符，可以搜索包含特定字符串的所有值。以下是一个示例代码，它使用`LIKE`运算符和`%`通配符来执行类似于SQL的模糊查询：

# 获取所有查询条件
date = self.date_entry.get()
name = self.line_entry1.get()
name1 = self.line_entry2.get()
name2 = self.line_entry3.get()

# 查询数据
ws = openpyxl.load_workbook(output_path2).active
rows = ws.iter_rows(min_row=1, values_only=True)
records = []
header = next(rows)
for row in rows:
    # 模糊匹配名称
    if (not date or row[2].strftime('%Y/%m/%d').find(date) != -1) and \
        (not name or name in row[5]) and \
        (not name1 or name1 in row[8]) and \
        (not name2 or name2 in row[6]):
            records.append(row)

在上面的代码中，我们使用`find()`方法来搜索日期字符串是否包含用户输入的子字符串，并使用`in`运算符来搜索其他列中的字符串是否包含用户输入的子字符串。请注意，在模糊匹配名称时，我们使用了`in`运算符而不是`==`运算符，这允许我们搜索包含特定字符串的所有值。

ValueError: keep must be either "first", "last" or False

这是一个IT类问题，该错误通常出现在pandas中的drop_duplicates函数中，其中keep参数的取值必须是"first"，"last"或False中的一个。它指定将重复项保留在DataFrame中的方式。如果keep="first"，则保留第一次出现的重复项；如果keep="last"，则保留最后一次出现的重复项；如果keep=False，则删除所有重复项。您需要检查您的代码并更正keep参数的取值。