开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

重新运行脚本后返回空的DataFrame和List

可能是由以下几个原因引起的：

数据源问题：脚本中使用的数据源可能发生了变化或者数据源本身为空，导致返回的DataFrame和List为空。可以检查数据源的路径、格式、权限等是否正确，并确保数据源中有有效的数据。
数据处理问题：脚本中的数据处理逻辑可能存在问题，导致返回的DataFrame和List为空。可以检查数据处理的代码，包括数据清洗、转换、过滤等步骤，确保逻辑正确并且能够生成非空的结果。
脚本错误：脚本本身可能存在语法错误或逻辑错误，导致返回的DataFrame和List为空。可以仔细检查脚本的语法，确保没有拼写错误、缺少必要的引用或函数调用等问题，并且检查逻辑是否符合预期。
环境配置问题：脚本运行的环境可能存在配置问题，导致返回的DataFrame和List为空。可以检查环境配置，包括依赖库的安装、版本兼容性等，确保环境能够正确地执行脚本并生成非空的结果。

对于DataFrame和List为空的情况，可以通过以下方式进行排查和解决：

检查数据源：确认数据源的路径、格式、权限等是否正确，并确保数据源中有有效的数据。
检查数据处理逻辑：仔细检查数据处理的代码，包括数据清洗、转换、过滤等步骤，确保逻辑正确并且能够生成非空的结果。
调试脚本：使用调试工具或打印日志的方式，逐步检查脚本的执行过程，找出可能导致返回为空的问题所在。
检查环境配置：确认环境中所需的依赖库是否已正确安装，并且版本兼容性是否满足脚本的要求。

如果以上方法都无法解决问题，可以考虑寻求专业的技术支持，或者参考腾讯云提供的相关文档和社区资源，以获取更详细的帮助和解决方案。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云原生容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发（移动推送、移动分析等）：https://cloud.tencent.com/product/mobile
腾讯云块存储（CBS）：https://cloud.tencent.com/product/cbs
腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Tencent XR）：https://cloud.tencent.com/product/xr

相关搜索:在服务器重新启动后自动运行的Bash脚本如何在修改golang web代码后重新编译和运行，基于makefile的项目构建当worker被强制关机后，如何重新启动芹菜中正在运行的任务和挂起的任务？在VSC中自动保存和擦除修改后的脚本，然后再运行一次如果您的脚本一开始就导入了大量数据，那么在编辑和重新运行时如何避免重复导入呢？在主机未停止Vagrant的情况下重新启动主机后，运行‘Vagrant up`’和‘Vagrant ssh`，虚拟机进入已中止/错误状态在运行google脚本从AD获取用户数据后，如何在我的google工作表中省略"type“和"value”这两个词？acc语言 abc语言 asc语言

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

数据分析实战项目-蛋壳公寓投诉分析

押金退还流程先退到APP内，再提现，APP内显示14个工作日到账，截至到发稿前2020-11-10(2020-11-07退租并体现)，一个月过去了一直未收到打款，客服一直未能联系上，不得已，走黑猫和12315...('data',wj) data =pd.read_csv(data_path) result = result.append(data) result.to_csv("data/合并后蛋壳投诉数据....csv",index=False,encoding="utf_8_sig") # 读取数据 data = pd.read_csv("data/合并后蛋壳投诉数据.csv") # 筛选到截止昨天的数据...，押金体现），活动返现（每个月返多少钱，我的除了刚开始两个月正常返现，后面也没按时打款，客服打不通后面就没怎么关注了），主要还有客服联系不上，保洁问题等！...并要求退款和赔偿蛋壳公寓投诉问题词云图投诉问题，也就是投诉的标题，这里也可以体现出来主要问题就是打款体现和活动返现，还有一部分保洁问题

4383 0

Spark Shell笔记

和Action(Shell) map(func):返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 scala> var rdd1638 = sc.parallelize(1 to...union(otherDataset)：对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD intersection(otherDataset)：对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个...新的 RDD intersection(otherDataset)：对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个新的 RDD distinct([numTasks]))：对源 RDD 进行去重后返回一个新的...join(otherDataset, [numTasks])：在类型为(K,V)和(K,W)的 RDD 上调用，返回一个相同 key 对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的 RDD cogroup...(otherDataset, [numTasks])：在类型为(K,V)和(K,W)的 RDD 上调用，返回一个(K,(Iterable,Iterable))类型的 RDD cartesian(otherDataset

2282 0

【强强联合】在Power BI 中使用Python（2）

然后点击“转换-运行Python脚本”： ?...脚本编辑器中自带一句话： # 'dataset' 保留此脚本的输入数据一行以“#”开头的语句，在Python的规范中表示注释，所以这句话并不会运行，它的意思是将你要进行修改的表用dataset来表示，...再比如，我们想提取数据的某列，比如上面这张表的“key2”列，我们可以点击运行Python脚本，并写入如下的代码： ?...['email']=email_list dataset['tele']=tele_list 正则表达式的使用，大家可以进行相关搜索和学习，网上资源还是很多的。...在IDE中运行无误后复制到powerquery的Python脚本编辑器中： ? 点击确定，返回结果： ? 后面两列就是我们想要的手机号和邮箱了。

3.3K3 1

【强强联合】在Power BI 中使用Python（1）

在Python脚本窗口我们就可以将编写好的脚本粘贴并运行了。如前所述，我们一般是先在第三方编辑器中编辑并运行代码无误之后再放到Power BI 中运行： ? 得到结果： ?...Power BI Desktop会自动获取Python代码中数据类型是DataFrame的变量数据。我们将代码复制到Power BI Desktop的Python脚本编辑器中，并运行： ?...运行Python脚本后，Power BI会提取所有数据类型为DataFrame的变量出来，我们上面只有一个变量df，我们改下代码来看看，直接拷贝第一个变量，然后改下2个变量的名字： import pandas...as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame( { 'key1': list('aabba'), 'key2': [...Python和R语言在Power BI中的应用要求是一样的，数据传递的类型都要求是DataFrame，具体的使用场景和使用要求完全相同，会R的朋友，也可以按上述思路进行操作。

2.8K4 2

R基础

输入输出调节将写好的R脚本运行会在命令行中调用source()函数运行脚本，并将结果输出到命令行中。...如果想要将结果输出到文件中，可以使用sink("filename")函数，将输出重定向到其它地方，也可以通过调整参数来控制输出的格式和保存的方式，当将所有需要输出的结果保存完成后，可以在命令行中输入sink...()来重新将输出重定向到命令行中。...这种方法的弊端也很明显，如果DataFrame中的列名与其他Global Environment中object重名，那么会产生冲突，这时可以借助with和within函数。...另外一个与with函数类似的是within函数，该函数会在重构的环境运行程序，但是该函数会在程序执行结束后执行一次检查，将不与全局环境冲突的变量保存下来,换言之在within中是可以修改DataFrame

8522 0

python基础1| 索引与切片

][:3] Out[24]: 'My ' 切片 # 切片选择,从1到列表末尾In [13]: L[1:]Out[13]: ['are', 'a', 'nice', 'girl']# 负数索引，选取列表后两项...In [32]: L[-100:3]Out[32]: ['You', 'are', 'a']# 返回空In [33]: L[-1:3]Out[33]: []# 返回空In [41]: L[0:0]Out...0.20.x版本也标记为抛弃该函数，二义性和 []区间，违背 “Explicit is better than implicit.” 原则。建议使用意义明确的 iloc和loc 函数。...当使用字符串时切片时是 []区间，一般是 [)区间当在numpy.ndarry、list、tuple、pandas.Series、pandas.DataFrame 混合使用时，采用变量进行索引或者切割...我在工程中使用matlab的矩阵和python混合使用以上对象，出现最多就是shape不对应，index，columns 错误。

1.4K2 0

干货：可视化项目实战经验分享，轻松玩转Bokeh（建议收藏）

我们将使用 5 分钟长度的时间间隔（bins），这意味着该功能将计算每五分钟延迟间隔的航班数量。生成数据后，我们将其放在 Pandas 的 dataframe 中，以将所有数据保存在一个对象中。...在这个目录中，我们将有一个数据子目录（称为 data），我们脚本的子目录（ scripts）和一个 main.py 脚本将所有内容整合到一起。...当运行服务器时，我们告诉 Bokeh 服务于 bokeh_app 目录，它将自动搜索并运行 main.py 脚本。...在 Python 库和脚本导入之后，我们在Python __file__ 属性的帮助下读取必要的数据。...运行 Bokeh 服务器在制作绘图所需的所有设置和代码编写完成之后，在本地运行 Bokeh 服务器非常简单。

2.8K2 0

干货推荐 | 掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化（项目实战经验分享）

我们将使用 5 分钟长度的时间间隔（bins），这意味着该功能将计算每五分钟延迟间隔的航班数量。生成数据后，我们将其放在 Pandas 的 dataframe 中，以将所有数据保存在一个对象中。...CDS 是一个专门用于绘图的对象，包括数据以及多个方法和属性。 CDS 允许我们为图形添加注释和交互性，并且可以从pandas 的 dataframe 构建。...在这个目录中，我们将有一个数据子目录（称为 data），我们脚本的子目录（ scripts）和一个 main.py 脚本将所有内容整合到一起。...当运行服务器时，我们告诉 Bokeh 服务于 bokeh_app 目录，它将自动搜索并运行 main.py 脚本。...运行 Bokeh 服务器在制作绘图所需的所有设置和代码编写完成之后，在本地运行 Bokeh 服务器非常简单。

2.3K4 0

python接口自动化（二十六）--批量执行用例 discover（详解）

4、重复第 3 步的操作，新建一个 case 的文件夹，在里面添加一个 baidu 和一个 blog 的文件夹，里面分别有两个用例的脚本，如下图所示。...test_01,test_02,test_03,test_04 是我们写用例的脚本 ? 5、test_01创建完后，打开脚本，写入用例，其他的可以复制即可 ?...2、discover 加载到的用例是一个 list 集合，需要重新写入到一个 list 对象 testcase 里，这样就可以用 unittest 里面的 TextTestRunner 这里类的 run...3、运行后结果入下，就是加载到的所有测试用例了： ?...，将这些测试模块放入一个TestSuite 对象并返回。

2K2 1

掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化（项目实战经验分享）

我们将使用 5 分钟长度的时间间隔（bins），这意味着该功能将计算每五分钟延迟间隔的航班数量。生成数据后，我们将其放在 Pandas 的 dataframe 中，以将所有数据保存在一个对象中。...在这个目录中，我们将有一个数据子目录（称为 data），我们脚本的子目录（ scripts）和一个 main.py 脚本将所有内容整合到一起。...当运行服务器时，我们告诉 Bokeh 服务于 bokeh_app 目录，它将自动搜索并运行 main.py 脚本。...在 Python 库和脚本导入之后，我们在Python __file__ 属性的帮助下读取必要的数据。...运行 Bokeh 服务器在制作绘图所需的所有设置和代码编写完成之后，在本地运行 Bokeh 服务器非常简单。

2.2K3 0

python利用threading处理 list数据

需求：在从银行数据库中取出几十万数据时，需要对每行数据进行相关操作，通过pandas的dataframe发现数据处理过慢，于是对数据进行分段后通过线程进行处理；如下给出测试版代码，通过...list 分段模拟 pandas 的 dataframe ； 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # (C) Guangcai Ren <renguangcai@jiaaocap.com...,)) 27 thread_list.append(thread) 28 # 在子线程中运行任务 29 thread.start() 30...注意点：脚本中的 _result_list 在项目中要放在函数中，不能直接放在路由类中，否则会造成多次请求数据污染；定义线程任务时 thread = Thread(target...=work, args=(item, _list,)) 代码中的 work函数和参数要分开，否则多线程无效注意线程数不能过多

3.9K2 0

图解大数据 | 综合案例-使用spark分析新冠肺炎疫情数据

：获取数据集与代码 → ShowMeAI的官方GitHub https://github.com/ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets 运行代码段与学习 → 在线编程环境...对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按死亡人数降序排列，并取前10个州。（7）统计截止5.19日，美国确诊人数最少的十个州。...对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按死亡人数升序排列，并取前10个州。（9）统计截止5.19日，全美和各州的病死率。...病死率 = 死亡数/确诊数，对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按公式计算。我们下面基于Spark DataFrame和Spark sql进行统计分析。...获取数据集与代码 → ShowMeAI的官方GitHub https://github.com/ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets 运行代码段与学习 → 在线编程环境

4.9K3 3

Python实训题目：学生成绩管理与分析系统

登记成绩时，该学生没选这门课，按回车跳过即可，录入空值导入 pandas 和初始化一个空列表 import pandas as pd # pandas的一些设置打印DataFrame时格式好看一些...生成DataFrame对象 data = pd.DataFrame(info_list) # 该函数将被应用于整个DataFrame，可以转换为数字类型的列将被转换 # 而不能(...并将信息保存到Excel def show_scores(info_list): # 生成DataFrame对象 data = pd.DataFrame(info_list)...# 函数功能：对各门成绩进⾏分析 # 得到每个班级的各⻔成绩平均分，每门课程的总平均分，选修不同课程的⼈数等 def analysis_score(info_list): # 生成DataFrame...对象 data = pd.DataFrame(info_list) # 该函数将被应用于整个DataFrame，可以转换为数字类型的列将被转换 # 而不能(例如，它们包含非数字字符串或日期

2.1K2 0

15个节省时间的Jupyter技巧

只要它的内核处于活动状态，就可以用数据子集运行和测试脚本，而不用每次重启程序，这样可以加快我们开发和测试的速度。但是因为它太简单了，所以我们经常会犯一些错误，浪费我们的时间和计算成本。...魔法命令很有用，可以直接嵌入到python代码中，并解决常见问题，例如列出当前目录中的所有文件或更改当前工作目录。下面是一些常见的魔术命令: %run:在当前内核中运行Python脚本。...%load:从脚本中加载代码并在当前内核中运行。 %who:列出所有变量。 %timeit:记录一行代码的执行时间。 %debug:在异常处输入调试器。...默认情况下，panda的dataframe只能显示有限数量的行和列。...有几种方法可以扩展Jupyter Notebook中pandas DataFrame中显示的行和列的数量。

2.1K4 0

如何使用Python构建价格追踪器进行价格追踪

请注意，get_urls()返回一个DataFrame对象。首先使用Pandas的to_dict()方法运行一个循环。...["url"] is the URL我们将在写完另外两个函数后重新审视这个方法。...el标签的文本属性el.text包含价格和货币符号。价格解析器会解析这个字符串，然后提取价格的浮点值。DataFrame的对象中有一个以上的产品URL。...我们来循环运行所有代码，用新的信息更DataFrame。最简单的方法是将每一行转换成一个字典。这样，您可以读取URL，调用get_price()函数，并更新所需字段。...(updated_products)这个函数将返回一个新的DataFrame对象，包含产品的URL和从CSV中读取的名称。

6.1K4 0

爬取微博热搜榜并进行数据分析

发现热度和排名所在的标签位置，查到所需要的内容的标签位置后，就可以开始编写爬虫程序了三、网络爬虫程序设计 1.数据爬取与采集 import requests from bs4 import BeautifulSoup...i])) list.append([i+1,name[i],paiming[i]]) #用pandas对数据进行储存，并生成文件 df= pd.DataFrame(list,columns =...[i])) list.append([i+1,name[i],paiming[i]]) #用pandas对数据进行储存，并生成文件 df= pd.DataFrame(list,columns...热度和排名是成正相关的，数据的可视化与图表可以清晰明了的将数据的关系体现出来，让我们直观的了解热度和排名的变化。...解析和提取相关信息方面是非常厉害的，BeautifulSoup库的学习对以后的爬虫设计上很有帮助

3941 0

这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念！

我们知道pandas的两个主要数据结构：dataframe和series，我们对数据的一些操作都是基于这两个数据结构的。但在实际的使用中，我们可能很多时候会感觉运行一些数据结构的操作会异常的慢。...df看看转化后的效果是什么样的。...tables ▍结论如果你觉得你的Pandas项目不够快速，灵活，简单和直观，请考虑重新考虑你使用该库的方式。...这里探讨的示例相当简单，但说明了Pandas功能的正确应用如何能够大大改进运行时和速度的代码可读性。...请注意这一点，比较不同方法的执行方式，并选择在项目环境中效果最佳的路线。一旦建立了数据清理脚本，就可以通过使用HDFStore存储中间结果来避免重新处理。

2.9K2 0

还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法

我们知道pandas的两个主要数据结构：dataframe和series，我们对数据的一些操作都是基于这两个数据结构的。但在实际的使用中，我们可能很多时候会感觉运行一些数据结构的操作会异常的慢。...df看看转化后的效果是什么样的。...tables ▍结论如果你觉得你的Pandas项目不够快速，灵活，简单和直观，请考虑重新考虑你使用该库的方式。...这里探讨的示例相当简单，但说明了Pandas功能的正确应用如何能够大大改进运行时和速度的代码可读性。...请注意这一点，比较不同方法的执行方式，并选择在项目环境中效果最佳的路线。一旦建立了数据清理脚本，就可以通过使用HDFStore存储中间结果来避免重新处理。

3.4K1 0

12行Python暴力爬《黑豹》豆瓣短评

name, 'score':score, 'comment':comment},columns = ['name','score','comment']); res.to_csv("豆瓣.csv") 运行以上的爬虫脚本...，显示程序运行进度基本步骤网络请求分析网页内容解析数据读取存储涉及知识点爬虫协议 http请求分析 requests请求 Xpath语法 Python基础语法 Pandas数据处理...sort=new_score&status=P，按下F12，进入network面板进行网络请求的分析，通过刷新网页重新获得请求，借助chrome浏览器对请求进行筛选、分析，找到那个Ta ?...作为简单demo，本文仅对前11页内容进行爬取） requests请求通过requests模块发送一个get请求，用content方法获取byte型数据，并以utf-8重新编码；然后添加一个交互，判断是否成功获取到资源...list构造dictionary，然后通过dictionary构造dataframe，并通过pandas模块将数据输出为csv文件结语与彩蛋本例通过requests+Xpath的方案，成功爬取了电影

6866 0

12行Python暴力爬《黑豹》豆瓣短评

name, 'score':score, 'comment':comment},columns = ['name','score','comment']); res.to_csv("豆瓣.csv") 运行以上的爬虫脚本...，显示程序运行进度基本步骤网络请求分析网页内容解析数据读取存储涉及知识点爬虫协议 http请求分析 requests请求 Xpath语法 Python基础语法 Pandas数据处理...sort=new_score&status=P，按下F12，进入network面板进行网络请求的分析，通过刷新网页重新获得请求，借助chrome浏览器对请求进行筛选、分析，找到那个Ta ?...作为简单demo，本文仅对前11页内容进行爬取） requests请求通过requests模块发送一个get请求，用content方法获取byte型数据，并以utf-8重新编码；然后添加一个交互，判断是否成功获取到资源...list构造dictionary，然后通过dictionary构造dataframe，并通过pandas模块将数据输出为csv文件结语与彩蛋本例通过requests+Xpath的方案，成功爬取了电影

7736 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭