执行os.system(export_cmd)出现pandas.errors.EmptyDataError: No columns to parse from file

时间: 2024-03-10 12:50:21 浏览: 164
SHS

系统缺少文件

`os.system(export_cmd)`执行的是shell命令,`pandas.errors.EmptyDataError: No columns to parse from file`的错误提示表明你在执行`export_cmd`命令时,生成的文件是空的,即没有数据。因此,在使用`pd.read_csv()`读取空文件时,会出现这个错误。 你需要检查一下`export_cmd`生成的文件是否存在且包含数据。另外,你可以在执行`pd.read_csv()`之前,先打印一下文件路径和文件内容,以确保文件存在且包含数据。例如: ``` import os import pandas as pd export_cmd = "your_export_cmd" os.system(export_cmd) file_path = "your_file_path" if os.path.exists(file_path): with open(file_path, "r") as f: data = f.read() print("File content: ", data) df = pd.read_csv(file_path) ``` 这样可以帮助你找到问题所在,进一步排除错误。
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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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