Cell In[11], line 8 df=fits.open('/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/bprp_jk交集后的蓝边g_rp（1174\).fits) ^ SyntaxError: unterminated string literal (detected at line 8)

这个错误提示意味着您在代码中的字符串常量中缺少了结束引号。在该行代码中，文件路径名字符串的末尾出现了一个括号，该括号未被引号括起来。请在该文件路径名字符串的末尾加上一个闭括号，例如：

df=fits.open('/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/bprp_jk交集后的蓝边g_rp（1174).fits')

这样您的代码就不会出现 "unterminated string literal" 的错误了。

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import pandas as pd # 读取两个csv文件 df1 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_j_k_MH0_0.5.csv") df2 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_bp_rp_MH0_0.5.csv") # 提取ra和dec列，并将它们合并为一个新的数据框 df3 = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 找出所有ra和dec相同的数据 df4 = df3[df3.duplicated()] # 显示重复数据数量 print('重复数据的数量：', len(df4))

这段代码是用 Python 的 pandas 库读取两个 csv 文件，提取它们中的 ra 和 dec 列，并将它们合并为一个新的数据框。然后，它找出所有 ra 和 dec 相同的数据，并输出重复数据的数量。其中，`pd.read_csv` 函数用于读取 csv 文件，`pd.concat` 函数用于合并数据框，`df3[df3.duplicated()]` 用于找出重复数据。这段代码可以用于数据清洗和重复数据处理的任务。

代码简化： fits_path = config.get("path_info", "fits_path") png_path = config.get("path_info", "fits2png_path") limb_path = config.get("path_info", "limb_path") cropped_path = config.get("path_info", "cropped_path") model_name = config.get("model_info", "model_name") model_path = config.get("model_info", "mode_path") forecast_path = config.get("path_info", "forecast_path") point_path = config.get("path_info", "point_path")

你可以使用一个循环来简化这段代码，将重复的部分放进一个列表中，然后使用字典来存储对应的键值对。以下是简化后的代码示例：

info_keys = ["fits_path", "fits2png_path", "limb_path", "cropped_path", "forecast_path", "point_path"]
model_keys = ["model_name", "model_path"]

path_info = {key: config.get("path_info", key) for key in info_keys}
model_info = {key: config.get("model_info", key) for key in model_keys}

这样，你可以通过 `path_info["fits_path"]` 来获取 `fits_path` 的值，通过 `model_info["model_name"]` 来获取 `model_name` 的值。