Traceback (most recent call last): File "/app/lib/tabs/landing_page.py", line 31, in init_kpi_data self.raw_data_sheet_current = LandingPage.get_df_with_raw_data_without_floorplan_entry( File "/app/lib/tabs/landing_page.py", line 89, in get_df_with_raw_data_without_floorplan_entry df.drop('floorplan', inplace=True, axis=1) File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/util/_decorators.py", line 311, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/frame.py", line 4954, in drop return super().drop( File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/generic.py", line 4267, in drop obj = obj._drop_axis(labels, axis, level=level, errors=errors) File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/generic.py", line 4311, in _drop_axis new_axis = axis.drop(labels, errors=errors) File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 6644, in drop raise KeyError(f"{list(labels[mask])} not found in axis") KeyError: "['floorplan'] not found in axis"

<think>好的，用户又发了一个新的错误日志，我需要仔细看看这个错误是什么原因导致的。首先，用户之前询问过关于数据库查询失败的问题，现在这个错误看起来和之前的类似，但具体细节不同。我需要先解析这个新的错误日志。 错误信息是KeyError: "['floorplan'] not found in axis"。这意味着在尝试删除DataFrame中的'floorplan'列时，该列不存在。用户可能是在处理数据时假设了某个列存在，但实际上该列可能已经被删除了，或者在数据源中没有这个列。 接下来我要看代码的位置。错误发生在"/app/lib/tabs/landing_page.py"的第89行，调用了df.drop('floorplan', inplace=True, axis=1)。这说明在调用drop方法时，'floorplan'列不存在于DataFrame的列中，导致KeyError。 可能的原因有几个：首先，数据源中的列名可能发生了变化，比如'floorplan'被重命名或删除了；其次，可能之前的处理步骤已经移除了该列，导致重复删除；第三，可能存在条件分支，某些情况下数据中没有该列，但代码没有做检查就直接删除。 需要进一步分析用户提供的代码逻辑。在get_df_with_raw_data_without_floorplan_entry函数中，可能在处理数据时预期会有'floorplan'列，但实际情况中该列可能不存在。例如，可能在数据加载时，某些情况下'floorplan'列未被正确添加，或者在数据预处理阶段被意外删除。 接下来考虑解决方案。首先，应该在调用drop之前检查列是否存在。如果存在再删除，否则跳过。这样可以避免KeyError。另外，可以添加日志记录，帮助调试哪些情况下该列缺失，从而进一步排查数据源的问题。 用户之前的问题是关于数据库记录缺失，这次是数据列缺失，虽然不同，但都是数据一致性问题。可能需要建议用户检查数据源的完整性，确保必要的列存在，或者在代码中加入更多的防御性检查。 另外，用户可能是在开发或维护一个数据处理系统，经常遇到数据格式变化或数据源不一致的问题。因此，增强代码的鲁棒性对他们来说很重要。建议他们在删除列之前进行存在性检查，并使用更安全的操作方法，比如使用errors='ignore'参数，但需要注意这可能会隐藏其他问题，所以最好配合条件判断和日志记录。 总结，这个错误是因为代码尝试删除一个不存在的列，解决方案是添加列存在性检查，并确保数据源的一致性。同时，建议用户在处理数据时增加更多的验证步骤，避免类似的错误再次发生。</think>$\boxed{\text{错误类型分类}}$ **核心错误**：`KeyError: "['floorplan'] not found in axis"` **上下文**：尝试从 `DataFrame` 中删除不存在的列 `'floorplan'` --- $\boxed{\text{关键代码定位}}$ ```python File "/app/lib/tabs/landing_page.py", line 89, in get_df_with_raw_data_without_floorplan_entry df.drop('floorplan', inplace=True, axis=1) # 试图删除不存在的列 ``` --- $\boxed{\text{根本原因分析}}$ 1. **数据源列缺失** - 函数 `get_df_with_raw_data_without_floorplan_entry` 预期 `DataFrame` 包含 `'floorplan'` 列 - 实际传入的 `df` 中此列已被移除或从未生成 - 直接调用 `drop()` 操作触发了对缺失列的删除请求 2. **潜在诱因** - 上游数据生成逻辑变更（如 `'floorplan'` 列重命名或废弃） - 数据预处理步骤意外过滤了该列 - 条件分支下未正确生成该列（如空值处理时自动删除） --- $\boxed{\text{修复建议}}$ **方案一：防御性列操作（推荐）** ```python # 修改前（高危操作） df.drop('floorplan', inplace=True, axis=1) # 修改后（安全操作） if 'floorplan' in df.columns: df.drop('floorplan', axis=1, inplace=True) else: logging.warning("Column 'floorplan' not found during cleanup") ``` **方案二：使用 `errors` 参数静默失败** ```python # 仅抑制 KeyError（需评估是否隐藏其他潜在问题） df.drop('floorplan', axis=1, inplace=True, errors='ignore') ``` --- $\boxed{\text{数据流验证}}$ 建议添加以下检查步骤： 1. **输入数据校验** ```python def validate_raw_data_columns(df): required_columns = {'floorplan', 'timestamp', 'device_id'} # 按需扩展 missing = required_columns - set(df.columns) if missing: raise ValueError(f"Missing critical columns: {missing}") ``` 2. **版本化数据模式** - 为 `DataFrame` 添加元数据版本标记（如 `df.attrs["schema_version"] = "v1.2"`） - 在数据加载时验证版本与列名的匹配性 --- $\boxed{\text{系统改进建议}}$ 1. **数据血缘追踪** - 记录 `DataFrame` 的列变更历史（例如通过装饰器记录 `add_column/drop_column` 操作） 2. **自动化列检测** ```python class SafeDataFrameOperator: @staticmethod def safe_drop(df, columns): valid_columns = [col for col in columns if col in df.columns] return df.drop(valid_columns, axis=1) ``` 3. **单元测试强化** - 添加针对列缺失场景的测试用例： ```python def test_missing_floorplan_column(): test_df = pd.DataFrame({'other_col': [1, 2, 3]}) with pytest.raises(ExpectedException): # 或检查日志输出 process_data(test_df) ``` --- $\boxed{\text{关联风险提示}}$ 此错误可能反映以下系统性隐患： - 数据管道缺乏版本兼容性控制 - 上游系统变更未同步至下游处理逻辑 建议建立 **数据契约（Data Contract）** 机制，明确定义跨模块数据格式要求。