Importing plotly failed. Interactive plots will not work. Loading NAO data... Loading SST data... Error processing C:/Users/len-s/Desktop/data/19702010.csv: 'lat' Error processing C:/Users/len-s/Desktop/data/20102020.csv: 'lat' Traceback (most recent call last): File "C:\Users\len-s\PycharmProjects\tongjijiammo\prophet ocean.py", line 208, in <module> sst_df = load_sst_data(sst_paths) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\len-s\PycharmProjects\tongjijiammo\prophet ocean.py", line 68, in load_sst_data raise ValueError("No valid SST data found") ValueError: No valid SST data found这是什么问题

### 关于加载SST数据时出现“No valid SST data found”的原因及解决方案 在处理SST（Sea Surface Temperature，海表温度）数据时，“No valid SST data found”通常表示程序未能找到有效的SST数据。这种错误可能由多种因素引起，以下是常见的原因及其对应的解决方法： #### 1. 数据文件本身存在问题 如果CSV或其他格式的数据文件中缺少必要的字段或数据为空，则可能导致此错误。需要验证输入文件是否包含完整的SST数据列以及是否有足够的有效数值。 - **解决方法**: 使用Pandas读取数据前先检查文件结构和内容。 ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('sst_data.csv') print(df.head()) # 查看前几行数据 print(df.info()) # 检查每列是否存在缺失值 ``` #### 2. 数据预处理不足 某些情况下，原始数据可能存在异常值、空值或者不一致的单位等问题，这会干扰后续解析过程。因此，在加载之前应对数据进行清理。 - **解决方法**: 对数据执行清洗操作，移除无效条目或将它们替换为合理默认值[^1]。 ```python # 去除非数字项并填充NA df['temperature'] = pd.to_numeric(df['temperature'], errors='coerce').fillna(0) # 删除完全空白的记录 df.dropna(subset=['latitude', 'longitude', 'temperature'], inplace=True) ``` #### 3. 错误模式匹配逻辑 当尝试通过正则表达式或者其他方式筛选特定表格内的信息失败时也会抛出类似的异常提示。“ValueError: No tables found matching pattern”与此类情况相似，表明当前设定无法正确定位目标区域。 - **调整策略**: 修改过滤条件使之更贴合实际需求；另外可以考虑手动指定感兴趣的子集而不是依赖自动化发现机制[^2]。 ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, features="lxml") table = soup.find("table", attrs={"class": "specific-class"}) rows = [] for tr in table.findAll("tr"): cells = tr.findAll(["td","th"]) row = [ele.text.strip() for ele in cells] rows.append(row) sst_df = pd.DataFrame(rows[1:], columns=rows[0]) ``` #### 4. 软件库版本兼容性问题 不同版本间的API变更有时会造成意想不到的行为差异。比如旧版`pandas`可能不具备最新功能支持从而引发此类警告消息。 - **升级建议**: 确认所使用的第三方模块处于稳定状态，并及时更新至推荐发行号。 ```bash pip install --upgrade pandas matplotlib seaborn requests beautifulsoup4 plotly ``` --- ### 示例代码片段展示如何安全地导入与可视化SST数据 下面给出一段综合性的脚本示范整个流程，包括但不限于错误捕捉部分： ```python import numpy as np import pandas as pd import plotly.express as px def load_sst(filename): try: raw_data = pd.read_csv(filename) # 初步检验质量 if not all([col in raw_data.columns for col in ['lat','lon','temp']]): raise Exception(f'Missing critical fields in {filename}') clean_data = preprocess(raw_data) return clean_data except FileNotFoundError: print(f'{filename} does NOT exist.') except Exception as e: print(e) def preprocess(dataframe): """Handle missing values and outliers.""" dataframe.rename(columns={'Latitude':'lat', 'Longitude':'lon'}, inplace=True) mask = (dataframe['temp']>=-2) & (dataframe['temp']<=45) # Reasonable range check filtered = dataframe.loc[mask].copy() filtered.reset_index(drop=True, inplace=True) return filtered if __name__ == '__main__': dataset_path = './path/to/sst_dataset.csv' processed_ds = load_sst(dataset_path) fig = px.scatter_geo(processed_ds, lon='lon', lat='lat', color='temp', title='Global Sea Surface Temperatures Distribution') fig.show() ``` ---