No data files read in.

这个错误通常表示 SAC 没有读取到任何数据文件，可能是因为指定的数据文件不存在、文件名错误、文件路径错误或者文件格式不支持等原因。以下是一些可能的解决方法：

1. 确认文件名和路径是否正确，可以使用 `ls` 命令查看当前目录下的文件列表。
2. 确认文件格式是否支持，SAC 可以读取的数据格式包括 SAC、SEED、MSEED、AH、CSS、GSE、JWEED、KNET、PICKLE 等。
3. 确认数据文件是否已经被删除或者移动到了其他位置，可以使用文件管理器或者命令行查看文件是否存在。
4. 确认数据文件是否损坏，可以使用 `file` 命令查看文件类型，或者使用其他数据处理软件查看数据文件是否正常。

如果以上方法仍然不能解决问题，可以提供更多的错误信息和上下文，以便更好地定位和解决问题。

相关问题

import osimport pandas as pdfolder_path = '/path/to/folder' # 路径files = os.listdir(folder_path) # 获取路径下所有文件excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')] # 筛选出所有后缀为.xlsx的文件data_frames = [] # 存储所有读取到的excel文件for file in excel_files: file_path = os.path.join(folder_path, file) # 获取文件的绝对路径 data_frames.append(pd.read_excel(file_path))writer = pd.ExcelWriter('/path/to/output/file.xlsx', engine='xlsxwriter') # 创建一个ExcelWriter对象all_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True) # 合并所有dataframeall_data.to_excel(writer, index=False) # 将合并后的dataframe写入同一个excel文件中writer.save() # 保存文件AttributeError: 'XlsxWriter' object has no attribute 'save'. Did you mean: '_save'?怎么解决

将 writer.save() 改为 writer.close() 即可解决该问题。XlsxWriter 对象没有 save() 方法，需要使用 close() 方法来关闭文件。修改后的代码如下：

import os
import pandas as pd

folder_path = '/path/to/folder'  # 路径
files = os.listdir(folder_path)  # 获取路径下所有文件
excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')]  # 筛选出所有后缀为.xlsx的文件
data_frames = []  # 存储所有读取到的excel文件
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)  # 获取文件的绝对路径
    data_frames.append(pd.read_excel(file_path))

writer = pd.ExcelWriter('/path/to/output/file.xlsx', engine='xlsxwriter')  # 创建一个ExcelWriter对象
all_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)  # 合并所有dataframe
all_data.to_excel(writer, index=False)  # 将合并后的dataframe写入同一个excel文件中
writer.close()  # 关闭ExcelWriter对象，保存文件

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.data' has no attribute 'read_data_sets'

`tensorflow._api.v2.data` 模块中确实没有 `read_data_sets` 函数，这个函数可能是在旧版本的 TensorFlow 中提供的。

如果您想使用类似的函数来读取数据集，可以考虑使用 `tensorflow_datasets` 库。这个库提供了许多常用的数据集，并提供了方便的 API 来读取和处理数据。

以下是一个使用 `tensorflow_datasets` 读取 MNIST 数据集的示例：

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

# 读取 MNIST 数据集
dataset = tfds.load('mnist', split='train', shuffle_files=True)

# 对每一张图片进行解码和处理
def preprocess(sample):
    image = sample['image']
    label = sample['label']
    image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0
    return image, label

dataset = dataset.map(preprocess)

# 打乱数据并分成 batch
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000)
dataset = dataset.batch(32)

# 迭代数据
for x, y in dataset:
    # 训练模型
    pass

这个例子中，我们使用 `tfds.load` 函数读取 MNIST 数据集中的训练集。然后，我们定义了一个 `preprocess` 函数，用于对每一张图片进行解码和处理。最后，我们使用 `map` 函数将 `preprocess` 应用到每一个数据样本中。

接着，我们使用 `shuffle` 函数对数据进行随机打乱，并使用 `batch` 函数将数据分成批次。

最后，我们可以在模型训练时使用 `for` 循环迭代数据集中的每一个批次，并对模型进行训练。