name 'engine' is not defined

时间: 2024-02-07 17:02:37 浏览: 86
`name 'engine' is not defined`是Python中常见的错误之一,通常出现在使用pandas库时。这个错误的原因是没有正确导入pandas库或者没有正确定义engine变量。engine是pandas库中常用的一个变量,用于连接数据库或者读取文件等操作。如果没有正确定义engine变量,就会出现这个错误。 以下是两种可能的解决方法: 1. 导入pandas库并正确定义engine变量 ```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database') ``` 2. 如果不需要使用engine变量,可以直接删除相关代码
相关问题

name 'create_engine' is not defined

这个错误通常发生在 Python 中使用 SQLAlchemy 时,因为没有正确导入 create_engine 函数。 要解决这个问题,需要确保正确导入 SQLAlchemy 中的 create_engine 函数。可以使用以下代码导入: ```python from sqlalchemy import create_engine ``` 如果仍然出现此错误,请确认你是否正确安装了 SQLAlchemy。可以使用以下命令安装: ``` pip install sqlalchemy ``` 如果已经安装了SQLAlchemy,请尝试更新版本。可以使用以下命令更新: ``` pip install --upgrade SQLAlchemy ``` 如果问题仍然存在,请检查你的代码是否存在语法错误或其他相关问题。

name 'ExcelWriter' is not defined

This error message suggests that the program is trying to use the name 'ExcelWriter' but it has not been defined or imported properly. To fix the issue, make sure that you have imported the necessary library or module that contains the 'ExcelWriter' class. For example, if you are using the Pandas library for data analysis, you need to import the 'pandas' and 'openpyxl' modules. Here's an example code snippet that demonstrates how to create an Excel file using the Pandas library: ``` import pandas as pd # create a sample dataframe data = {'Name': ['John', 'Mary', 'Peter', 'Jane'], 'Age': [25, 30, 35, 40]} df = pd.DataFrame(data) # create a new Excel file and write the dataframe to a sheet writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) writer.save() ``` In this example, we use the 'ExcelWriter' class from the 'pandas' library to create a new Excel file called 'output.xlsx' and write a dataframe to a sheet named 'Sheet1'. We also specify the 'openpyxl' engine to ensure compatibility with Excel files created in newer versions of Excel.

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Epoch 1/10 2023-07-22 21:56:00.836220: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1807] OP_REQUIRES failed at cast_op.cc:121 : UNIMPLEMENTED: Cast string to int64 is not supported Traceback (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\AI\env\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' defined at (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function return step_function(self, iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1109, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 142, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 268, in call return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 2078, in sparse_categorical_crossentropy return backend.sparse_categorical_crossentropy( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5610, in sparse_categorical_crossentropy target = cast(target, "int64") File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 2304, in cast return tf.cast(x, dtype) Node: 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' Cast string to int64 is not supported [[{{node sparse_categorical_crossentropy/Cast}}]] [Op:__inference_train_function_1010]

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