У світі програмування не рідкі випадки, коли під час автоматизованого запуску скриптів виникають непередбачені помилки. Однією з таких ситуацій є помилка, пов’язана з використанням Python та планувальника завдань crontab. У цій статті ми розглянемо одну з таких ситуацій, з’ясуємо причини її виникнення та запропонуємо можливі шляхи вирішення проблеми.
Помилка, яка може виникнути, має наступний вигляд:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
Traceback (most recent call last): File "/data/workspace/notebooks/crontab_procedures/proc_TrxAct_CC.py", line 310, in <module> df2['segm'] = df2.apply(lambda x: x.idxmax(), axis = 1) File "/opt/sdp/b2cml/lib64/python3.8/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3645, in __setitem__ self._set_item_frame_value(key, value) File "/opt/sdp/b2cml/lib64/python3.8/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3788, in _set_item_frame_value self._set_item_mgr(key, arraylike) File "/opt/sdp/b2cml/lib64/python3.8/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3802, in _set_item_mgr self._mgr.insert(len(self._info_axis), key, value) File "/opt/sdp/b2cml/lib64/python3.8/site-packages/pandas/core/internals/managers.py", line 1235, in insert raise ValueError( ValueError: Expected a 1D array, got an array with shape (0, 7) |
Ця помилка зазвичай виникає внаслідок неправильного оброблення даних в pandas DataFrame. В даному випадку вона спричинена спробою присвоїти значення до колонки DataFrame, яка має неправильний розмір або структуру.
Щоб вирішити цю проблему, необхідно перевірити та впевнитися, що дані, з якими працюєте, мають правильну структуру та розмір. Можливо, варто додатково обробити дані перед тим, як присвоювати їх до DataFrame. Також слід перевірити, чи правильно ви використовуєте метод apply() та lambda функцію.
Якщо ви впевнені, що дані в DataFrame оброблені коректно, можна також спробувати виконати скрипт в іншому середовищі. Наприклад, якщо помилка виникає під час запуску через crontab, спробуйте виконати скрипт вручну або в іншому планувальнику завдань, такому як Celery.
У кінцевому підсумку, вирішення цієї проблеми залежить від конкретного контексту та характеру ваших даних та коду. Важливо виявити причину помилки та внести необхідні зміни в код або структуру даних, щоб уникнути її в майбутньому.