C:\python\py\.venv\Scripts\python.exe "C:\python\py\7.22 2.py" C:\python\py\7.22 2.py:13: SyntaxWarning: invalid escape sequence '\p' C:\python\py\7.22 2.py:14: SyntaxWarning: invalid escape sequence '\p' 附件1原始列名: ['患者基本信息', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Unnamed: 4', 'Unnamed: 5', '转运前准备', 'Unnamed: 7', 'Unnamed: 8', 'Unnamed: 9', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 12', 'Unnamed: 13', 'Unnamed: 14', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Unnamed: 19', 'Unnamed: 20', 'Unnamed: 21', 'Unnamed: 22', 'Unnamed: 23', 'Unnamed: 24', 'Unnamed: 25', 'Unnamed: 26', 'Unnamed: 27', 'Unnamed: 28', 'Unnamed: 29', 'Unnamed: 30', 'Unnamed: 31', 'Unnamed: 32', 'Unnamed: 33', 'Unnamed: 34', 'Unnamed: 35', 'Unnamed: 36', 'Unnamed: 37', 'Unnamed: 38', 'Unnamed: 39', 'Unnamed: 40', 'Unnamed: 41', 'Unnamed: 42', 'Unnamed: 43', 'Unnamed: 44', '转运中观察', 'Unnamed: 46', 'Unnamed: 47', 'Unnamed: 48', 'Unnamed: 49', 'Unnamed: 50', 'Unnamed: 51', '转运后交接', 'Unnamed: 53', 'Unnamed: 54', 'Unnamed: 55', 'Unnamed: 56', 'Unnamed: 57', 'Unnamed: 58', 'Unnamed: 59', 'Unnamed: 60', 'Unnamed: 61', 'Unnamed: 62'] 处理失败: "附件1缺少核心变量: ['年龄', '体重']" Traceback (most recent call last): File "C:\python\py\7.22 2.py", line 128, in <module> process_medical_data() ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^ File "C:\python\py\7.22 2.py", line 30, in process_medical_data raise KeyError(f"{name}缺少核心变量: {missing_core}") KeyError: "附件1缺少核心变量: ['年龄', '体重']" 如果附件1缺少，那就仅对附件2处理

<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们遇到的Python代码问题。首先，用户提供的代码在运行时出现了几个错误和警告。让我仔细看看这些错误信息。 首先，用户运行代码时，出现了两个关于无效转义序列的警告：invalid escape sequence '\p'。这通常是因为在字符串中使用了反斜杠而没有正确转义。例如，在路径字符串中，像'\p'会被Python解释为转义字符，但'p'不是有效的转义序列，所以会发出警告。正确的做法是使用原始字符串（在字符串前加r），或者将反斜杠转义为双反斜杠。用户可能在路径字符串中没有正确使用原始字符串，导致这个警告。 接下来，用户看到附件1的原始列名输出中有很多Unnamed的列，这说明在读取Excel文件时，列名可能没有被正确识别，导致pandas自动生成了Unnamed的列名。这会导致后续处理中无法找到核心变量如“年龄”和“体重”，从而引发KeyError异常。用户提到如果附件1缺少核心变量，就只处理附件2。因此，需要调整代码逻辑，使得在附件1缺少核心变量时跳过处理，继续处理附件2。 现在，我需要检查用户提供的代码，找出问题所在并进行修改。首先，关于路径中的转义问题。用户代码中的base_path是r'C:\python\py'，这里使用了原始字符串，应该没问题。但是file_paths中的路径是否正确？比如，附件1和附件2的路径是否正确，是否确实存在这两个文件？如果路径不正确，可能导致文件读取失败，进而导致列名错误。不过用户提到附件1确实存在，但列名读取有问题。 另一个问题是，附件1的列名中没有“年龄”和“体重”，所以代码在检查核心变量时抛出异常。用户希望在这种情况下跳过附件1的处理，只处理附件2。因此，需要修改代码，使其在发现某个附件缺少核心变量时，不抛出异常，而是记录警告并继续处理其他附件。 此外，用户可能需要调整代码结构，将每个附件的处理过程分开，而不是同时处理所有附件。这样当一个附件处理失败时，不影响其他附件的处理。 接下来，我需要修改代码，确保在读取附件时，正确处理路径，并处理可能的列名问题。同时，在核心变量缺失的情况下，不终止整个程序，而是继续处理其他存在的附件。 可能的修改步骤包括： 1. 使用try-except块分别处理每个附件，避免一个附件的问题影响其他附件。 2. 在读取每个附件后，检查核心变量是否存在，如果不存在，输出警告并跳过该附件的处理。 3. 修正路径中的转义问题，确保路径字符串正确无误。 4. 确保在保存处理后的文件时，文件名正确，避免覆盖或路径错误。 另外，用户提到附件1缺少核心变量，所以需要调整代码逻辑，使得在处理附件1时，如果缺少核心变量，就跳过处理，只处理附件2。这可能涉及到将附件1和附件2的处理逻辑分开，或者在循环中处理每个附件时单独检查核心变量的存在性。 最后，测试修改后的代码，确保能够正确处理附件2，并在附件1缺少核心变量时不会导致程序崩溃。</think>```python import pandas as pd import numpy as np import os from scipy.interpolate import CubicSpline def process_medical_data(): """医疗数据标准化清洗流程（支持单附件处理）""" try: # 1. 路径配置与文件校验（使用原始字符串消除转义警告） base_path = r'C:\python\py' file_paths = { '附件1': os.path.join(base_path, '附件1.xlsx'), '附件2': os.path.join(base_path, '附件2.xlsx') } # 2. 分离附件处理逻辑（独立处理每个文件） for name, path in file_paths.items(): if not os.path.exists(path): print(f"警告: {name}文件不存在，跳过处理") continue try: # 3. 数据加载与列名标准化 df = pd.read_excel(path) print(f"\n{name}原始列名:", df.columns.tolist()) # 4. 核心变量处理（仅当存在时处理） core_vars = ['年龄', '体重'] missing_core = [col for col in core_vars if col not in df.columns] if missing_core: print(f"警告: {name}缺少核心变量: {missing_core}，跳过缺失样本处理") else: df.dropna(subset=core_vars, inplace=True) print(f"{name}核心变量缺失样本已删除，剩余{len(df)}条记录") # 5. 高缺失率变量删除（>30%） def remove_high_missing(df): missing_rate = df.isnull().mean() high_missing = missing_rate[missing_rate > 0.3].index.tolist() if high_missing: print(f"删除高缺失列: {high_missing}") return df.drop(columns=high_missing) df = remove_high_missing(df) # 6. 中缺失率变量填充 def fill_missing_values(df): # 时间序列插值（需保证时间戳存在且排序） time_series_vars = ['GCS评分', 'SpO2'] for col in time_series_vars: if df[col].isnull().any() and '时间戳' in df.columns: df.sort_values('时间戳', inplace=True) valid_idx = df[col].notnull() cs = CubicSpline(df.loc[valid_idx, '时间戳'], df.loc[valid_idx, col]) df[col] = df.apply( lambda row: cs(row['时间戳']) if pd.isnull(row[col]) else row[col], axis=1 ) # 分组中位数填充（需保证科室字段存在） non_time_vars = ['GCS评分', 'SpO2'] for col in non_time_vars: if df[col].isnull().any() and '科室' in df.columns: medians = df.groupby('科室')[col].transform('median') df[col].fillna(medians, inplace=True) # 分类变量填充 categorical_vars = { 'low_missing': ['既往史-高血压', '设备配备-监护仪'], 'high_missing': ['既往史-糖尿病', '药物过敏史'] } for col in categorical_vars['low_missing']: if df[col].isnull().any(): mode = df[col].mode()[0] df[col].fillna(mode, inplace=True) for col in categorical_vars['high_missing']: if df[col].isnull().any(): df[col].fillna('未知', inplace=True) return df df = fill_missing_values(df) # 7. 数据编码 def encode_categorical(df): # 二元变量转换 binary_vars = { '是否有胸腹主动脉瘤': {'是': 1, '否': 0}, '是否颅内动脉瘤': {'是': 1, '否': 0} } for col, mapping in binary_vars.items(): if col in df.columns: df[col] = df[col].map(mapping) # 多分类独热编码 multi_vars = ['意识状态', '呼吸支持类型'] for col in multi_vars: if col in df.columns: df = pd.get_dummies(df, columns=[col], drop_first=False) return df df = encode_categorical(df) # 8. 结果保存 desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'Desktop') os.makedirs(desktop_path, exist_ok=True) output_path = os.path.join(desktop_path, f'处理后{name}.xlsx') if os.path.exists(output_path): os.remove(output_path) df.to_excel(output_path, index=False) print(f"{name}处理完成，保存路径: {output_path}") except Exception as e: print(f"{name}处理失败: {str(e)}") continue except Exception as e: print(f"全局异常: {str(e)}") if __name__ == "__main__": process_medical_data() ```