> merged_data1 <- left_join(file1, file2, by = "staxids_X", all.x = TRUE) Error in `left_join()`: ! `...` must be empty. ✖ Problematic argument: • all.x = TRUE Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.是怎么回事

时间: 2024-03-02 22:54:07 浏览: 128
这个错误可能是因为 `left_join()` 函数的参数传递方式不正确导致的。`left_join()` 函数的第一个参数应该是左连接的数据框,第二个参数是右连接的数据框,第三个参数是连接的列名。在你的代码中,第一个参数和第二个参数之间使用了 `by` 参数,这并不符合函数的使用方式。另外,`all.x` 参数也应该作为 `left_join()` 函数的参数之一传递,而不是在 `by` 参数之后。 你可以尝试以下代码,将 `by` 和 `all.x` 参数分别传递给 `left_join()` 函数: ``` merged_data1 <- left_join(file1, file2, by = "staxids_X", all.x = TRUE) ``` 如果问题仍然存在,请运行 `rlang::last_trace()` 命令以查看更详细的错误信息,以便更好地解决问题。
相关问题

> merged_data1 <-rbind(file1, file2) Error in rbind(deparse.level, ...) : numbers of columns of arguments do not match

这个错误通常意味着你的两个CSV文件的列数不同,不能按行合并。你需要确保两个文件具有相同的列数,并且列的顺序、名称和数据类型也必须相同。 你可以使用以下代码来检查两个数据框的列数和名称是否相同: ```R # 读取第一个CSV文件 df1 <- read.csv("file1.csv", header = TRUE) # 读取第二个CSV文件 df2 <- read.csv("file2.csv", header = TRUE) # 检查列数和名称是否相同 if (identical(colnames(df1), colnames(df2)) & ncol(df1) == ncol(df2)) { merged_df <- rbind(df1, df2) } else { cat("Error: The number or names of columns in the two files are not the same.") } ``` 在这个例子中,我们首先读取了两个CSV文件并将它们存储在名为 `df1` 和 `df2` 的数据框中。然后,我们使用 `identical()` 函数检查这两个数据框的列名是否相同,并使用 `ncol()` 函数检查它们的列数是否相同。如果这两个条件都成立,我们将使用 `rbind()` 函数将这两个数据框按行合并为一个数据框,并将结果存储在名为 `merged_df` 的新数据框中。如果条件不成立,则输出错误消息。

> merged_data <- merge(file1, file2, by = "staxids_X", all.x = TRUE) Error in fix.by(by.y, y) : 'by' must specify a uniquely valid column

这个错误通常是由于合并的两个数据框中,指定的合并键值列名不唯一所引起的。请检查一下你的数据框中,是否有重复的列名或者是指定的合并键值列名不正确。你可以尝试使用以下代码来查看两个数据框的列名是否有重复或者是否存在拼写错误: ``` # 查看 file1 的列名 colnames(file1) # 查看 file2 的列名 colnames(file2) ``` 如果存在列名重复或者是拼写错误,可以通过修改列名的方式来解决。如果确定指定的合并键值列名正确,但仍然报错,请检查数据框中是否存在重复的合并键值。你可以使用以下代码来检查: ``` # 查看 file1 中是否存在重复的合并键值 any(duplicated(file1$staxids_X)) # 查看 file2 中是否存在重复的合并键值 any(duplicated(file2$staxids_X)) ``` 如果存在重复的合并键值,可以尝试去重或者选择其他列作为合并键值。
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帮我解释一下错误:UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 3 1 import pandas as pd 2 df1 = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_sorted.csv') ----> 3 df2 = pd.read_csv('D:\Users\Downloads\07-机器学习入门\望京LINE.csv') 4 merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='id', right_on='ID') 5 merged_df.to_csv('merged.csv', index=False) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util_decorators.py:211, in deprecate_kwarg.<locals>._deprecate_kwarg.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 209 else: 210 kwargs[new_arg_name] = new_arg_value --> 211 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util_decorators.py:331, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 325 if len(args) > num_allow_args: 326 warnings.warn( 327 msg.format(arguments=_format_argument_list(allow_args)), 328 FutureWarning, 329 stacklevel=find_stack_level(), 330 ) --> 331 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py:950, in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, encoding_errors, dialect, error_bad_lines, warn_bad_lines, on_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options) 935 kwds_defaults = _refine_defaults_read( 936 dialect, 937 delimiter, (...) 946 defaults={"delimiter": ","}, 947 ) 948 kwds.update(kwds_defaults) --> 950 return _read(filepath_or_buffer, kwds) File ~\anaconda3\lib\site-packages\

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件,将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件,并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') # 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) for row in rows: ws_new.append(row) # 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")使用此代码会出现ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>的报错,请优化下

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