Pandas AttributeError: Can’t get attribute ‘_unpickle_block’错误

在本文中，我们将介绍Pandas中报错的一种常见错误 – “AttributeError: Can’t get attribute ‘_unpickle_block'”. 这个错误通常出现在利用Pandas从pickle中读取文件时。

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错误原因

在Pandas中，pickle文件是一种常见的数据保存格式。当我们需要读取pickle文件时，可以使用Pandas提供的读取函数 – read_pickle。但是，如果pickle文件中含有非法字符或语法错误，就会导致Pandas无法正常解析pickle文件，从而报错。而其中一个常见的错误就是AttributeError: Can’t get attribute ‘_unpickle_block’。

下面的示例代码会产生这个错误：

import pandas as pd

data = pd.read_pickle("data.pkl")
print(data.head())

解决方法

当我们遇到这个错误时，可以尝试以下解决方法：

1. 检查pickle文件是否存在

首先，我们需要检查一下读取的pickle文件是否存在。如果不存在，Python会报错。

以下示例代码读取不存在的pickle文件，会产生FileNotFoundError错误：

import pandas as pd

data = pd.read_pickle("not_exist.pkl")
print(data.head())

2. 检查pickle文件中是否存在非法字符或语法错误

如果pickle文件存在，我们需要检查一下pickle文件中是否存在非法字符或语法错误。可以使用Python自带的pickle模块进行解析，查看是否会产生解析错误。

以下示例代码可以检查pickle文件是否可以被正常解析：

import pickle

with open("data.pkl", "rb") as f:
    try:
        data = pickle.load(f)
        print(data.head())
    except pickle.UnpicklingError as e:
        print(e)

如果pickle文件解析失败，输出会给出相应的错误信息。在解决错误之后，pickle文件可以重新保存，然后再次读取即可。

3. 升级Pandas版本

如果以上两个方法无法解决问题，就可以考虑升级Pandas到最新版本。在部分旧版的Pandas中，存在无法解析pickle文件的Bug。因此，将Pandas升级到最新版可能能够避免这个问题。

以下示例代码演示了如何升级Pandas到最新版：

!pip install --upgrade pandas

总结

Pandas AttributeError: Can’t get attribute ‘_unpickle_block’错误通常是因为pickle文件中存在非法字符或语法错误，也有可能是由于Pandas的Bug。我们可以采用逐一排查、升级Pandas等多种方法来解决这个问题。尽管这个错误很常见，但是只要我们一步一步地尝试解决方法，最终定能解决问题。