for i in name_list: data=pd.read_csv(r"D:/批量处理文件/" + i,engine="python") print("{}读取完毕！".format(i)) jgo = data[data['采购类别'].str.contains('生产材料')] df1 = jgo[:] df4= pd.merge(df1,db[['收货组织','收货组织简称',]],how = 'left',on = '收货组织') df4["采购类别+事业部"]=df4['采购类别'] + df4['收货组织简称'] df6= pd.merge(df4,dd[['采购类别+事业部','紧急采购周期',]],how = 'left',on = '采购类别+事业部') df7= pd.merge(df6,dc[['物料编码','物料类型',]],how = 'left',on = '物料编码') df7['物料类型'].fillna("低频物料", inplace=True) df7.to_csv(path_or_buf = r"D:\批量处理文件\{}".format(i), index=None, encoding='utf-8-sig') print("{}--保存完毕！".format(i)) print('-'*20) 代码的错误处理

这段代码的错误处理可能涉及以下几个方面：

1. name_list未定义：在使用name_list之前，需要定义一个包含文件名的列表，例如：`name_list = ['file1.csv', 'file2.csv', ...]`

2. 文件路径错误：在读取和保存文件时，需要确保文件的路径和文件名是正确的。如果文件路径不正确，可以尝试使用绝对路径或者相对路径。

3. 数据库表名错误：在使用db、dd、dc等数据库表时，需要确保这些表名是正确的。如果表名错误，可以尝试重新定义这些变量。

4. 数据处理出错：如果数据处理出错，可以检查代码中的处理逻辑，例如：是否正确地合并了数据表，是否正确地填充了缺失值，是否正确地生成了新的列等。

5. 编码格式错误：在保存文件时，需要确保使用正确的编码格式。可以尝试使用utf-8-sig或gbk等常用的编码格式。