keep_default_na=false

keep_default_na=false是一个参数，用于在读取CSV文件时指定是否保留默认的缺失值。当设置为false时，pandas将不会将任何值视为缺失值，而是将其视为字符串类型。这意味着，如果CSV文件中包含了一些非标准的缺失值，pandas将不会将其视为缺失值，而是将其解析为字符串类型。如果设置为true，则pandas将会将默认的缺失值（如NaN、NaT等）视为缺失值。

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data2 = pd.read_excel(file2, sheet_name=0, keep_default_na=False) sheet = data['方药'] for k in range(row_num): cell1_data = sheet.iloc[k] # 获取单元格的值 cell1_data = str(cell1_data) if cell1_data.value not in data2: print(cell1_data, cell1_data.column, cell1_data.value)

抱歉，我之前的回答有一个错误。在您代码中，您将`cell1_data`转换为字符串类型，并尝试使用`cell1_data.value`进行比较。但是，`cell1_data`是一个字符串对象，而不是一个单元格对象，因此没有`value`属性。

根据您的代码，您可以直接在条件语句中使用`cell1_data`进行比较，而不需要使用`value`。下面是修正后的代码：

data2 = pd.read_excel(file2, sheet_name=0, keep_default_na=False)

sheet = data['方药']
for k in range(row_num):
    cell1_data = sheet.iloc[k]  # 获取单元格的值
    cell1_data = str(cell1_data)
    if cell1_data not in data2:
        print(cell1_data, cell1_data.column, cell1_data)

现在，条件语句将检查`cell1_data`是否存在于`data2`中。如果不存在，将打印出`cell1_data`、`cell1_data.column`和`cell1_data`的值。

如果您有任何其他问题，请随时提问！

def load_data(data_path, df_path, height=480, width=640, data_range=(0, 255)): df = pd.read_excel(df_path, keep_default_na=False) Subject = df.Subject Filename = df.Filename OnsetF = df.OnsetFrame OffsetF = df.OffsetFrame

根据你提供的代码，你正在加载数据并创建一个 DataFrame 对象。在这个过程中，你从 Excel 文件中读取了数据，并将其存储在 DataFrame 中。

在你的代码中，你尝试访问 DataFrame 对象的 'OnsetFrame' 和 'OffsetFrame' 属性。然而，根据你的错误提示，DataFrame 对象似乎没有这些属性。

请确保你的 Excel 文件中包含名为 'OnsetFrame' 和 'OffsetFrame' 的列。如果列名有任何拼写错误或大小写错误，都会导致访问属性时出现 AttributeError 错误。

你可以使用 `df.columns` 属性来查看 DataFrame 中的所有列名，确保列名没有错误。另外，确保你正确地引用了这些列，例如使用正确的大小写或索引方式。

如果你的 Excel 文件中确实存在这些列，但仍然出现 AttributeError 错误，请提供更多的上下文或错误信息，以便我能够更具体地帮助你解决问题。