import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in df_daily.index: date_range=pd.date_range(day,periods=24,freq='H') daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)']).set_index(date_range) hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df]) print(hour_date)这串代码为什么会报错:键值不匹配
时间: 2024-02-11 12:05:03 浏览: 26
这段代码可能会出现“键值不匹配”的错误,是因为在执行`hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df])`时,`hour_date`和`daily_df`的列名不匹配。可以尝试在`daily_df`的列名上添加一个前缀,以与`hour_date`的列名匹配,例如:
```
daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)'], columns=['TEMP']).set_index(date_range)
```
这样可以将`daily_df`的列名改为`TEMP`,与`hour_date`中的列名匹配。
相关问题
import pandas as pd df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') df2=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 报错:File "/Applications/pythonProject/main.py", line 3 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') IndentationError: unexpected indent
这个错误是缩进错误(IndentationError),意味着您的代码缩进不正确。在Python中,缩进对于代码的结构和执行非常重要。请确保您的代码块有正确的缩进。
在您提供的代码中,错误出现在第3行。请检查该行及其之前的行是否有额外的缩进或不正确的缩进。您可以使用四个空格或一个制表符来进行缩进,但不能混合使用。
以下是修正后的代码示例:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv')
df2 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv')
# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2])
# 将合并后的数据保存为新的Excel文件
merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False)
```
请确保代码的每一行都有正确的缩进,并且行与行之间没有额外的缩进或缺少缩进。如果仍然有问题,请检查其他部分的缩进。
import pandas as pd df = pd.read_csv('C:\\Users\haoyun\Desktop\附件1 历史温度.csv') print(df)这个代码有什么问题
这个代码可能会有两个问题:
1. 文件路径的反斜杠应该改成双反斜杠或者正斜杠,因为反斜杠可能被识别为转义字符,导致路径错误。
2. 如果文件中包含中文字符,需要在路径前面加一个 `r`,表示路径是 raw string,让 Python 不会对其中的中文字符进行转义。
修改后的代码应该是这样的:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'C:/Users/haoyun/Desktop/附件1 历史温度.csv')
print(df)
```
或者:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('C:/Users/haoyun/Desktop/附件1 历史温度.csv')
print(df)
```
注意:以上代码仅针对 Windows 操作系统,如果是 macOS 或 Linux,文件路径的格式应该是 `/`。