NameError: name 'df' is not defined wewnątrz instrukcji warunkowej if

Question

Fragment kodu:

        df = pd.read_csv(filename, sep=';', dtype=object, encoding='ANSI', header=None)
        
#        df

    if zakl != 'sluz':
        df = df[df[7].str.contains("YS") == False]
        df = df[df[7].str.contains("ES") == False]
        df.drop_duplicates(subset=[0,3,4,7], inplace=True)       
        df
        
    if zakl == 'sluz':
        df = df[df[7].str.contains("WE") == False]
        df = df[df[7].str.contains("WY") == False]   

Ramka jest zaczytywana prawidłowo z pliku. df wyświetla ją prawidłowo.

Po sprawdzeniu warunków if i próbie wykonania instrukcji filtrowania wierszy dostajemy komunikat: 

name 'df' is not defined

Bez instrukcji warunkowej if filtrowanie wierszy przebiega prawidłowo. Czytałem o problemie przy definiowaniu funkcji i definiowaniu wewnątrz tej funkcju df. Ale to nie ten przypadek, zmienna Globalna nie załatwia sprawy. 

Comments

Wrzuć oryginalny kod bez zmian.

---

import os
import re
import pandas as pd
from datascroller import scroll
import pyodbc
import keyboard

os.system("mode con cols=210 lines=49")
print('\n Wybierz :\n')
print('0 - Z0  ')
print('1 - Z3  ')
print('2 - Z6  ')
print('3 - Z12 ')
print('4 - Z33 ')
print('5 - Z34 ')
print('6 - Z35 ')
print('9 - We/Wy ')
print('\n\n\n\n, - pasek podświetlajacy')
print('q - wyjście z programu')

while True:
    if keyboard.read_key() == "0":
        zakl = 'Z0'
        break
    if keyboard.read_key() == "1":
        zakl = 'Z3'
        break
    if keyboard.read_key() == "2":
        zakl = 'Z6'
        break
    if keyboard.read_key() == "3":
        zakl = 'Z12'
        break
    if keyboard.read_key() == "4":
        zakl = 'Z33'
        break
    if keyboard.read_key() == "5":
        zakl = 'Z34'
        break 
    if keyboard.read_key() == "6":
        zakl = 'Z35'
        break        
    if keyboard.read_key() == "9":
        zakl = 'sluz'
        break        

path = 'c:\dane'
os.chdir(path)
#print(os.getcwd())
df1 = pd.read_csv('Workers.txt', sep=';', dtype=object, encoding='ANSI')
#df1
#df1.to_csv("wynik2.txt", sep=';', encoding='ANSI', header=None, index=None)
prefix = "prefix"

# iteracja przez listę plików i odczytanie zawartości tych, których nazwy zaczynają się od prefix
for filename in os.listdir(path):
    if os.path.isfile(os.path.basename(filename)) and filename.startswith(prefix):
        print(filename)
        print(os.getcwd())		
       
        df = pd.read_csv(filename, sep=';', dtype=object, encoding='ANSI', header=None)        
#        df

    if zakl != 'sluz':
        df = df[df[7].str.contains("YS") == False]
        df = df[df[7].str.contains("ES") == False]
        df.drop_duplicates(subset=[0,3,4,7], inplace=True)        
        df
    df    
    if zakl == 'sluz':
        df = df[df[7].str.contains("WE") == False]
        df = df[df[7].str.contains("WY") == False]   
        df

 

Answer 1

    if os.path.isfile(os.path.basename(filename)) and filename.startswith(prefix):
        print(filename)
        print(os.getcwd())      
        
        df = pd.read_csv(filename, sep=';', dtype=object, encoding='ANSI', header=None)        
#        df
 
    if zakl != 'sluz':
        df = df[df[7].str.contains("YS") == False]

Jeśli ten pierwszy `if` nie jest spełniony, to `df` nigdy nie jest ustawiony; późniejszy kod wykonuje się niezależnie czy `df` jest ustawiony czy nie, to pewnie dlatego się wywala. Nie powinieneś po prostu tego wszystkiego wykonywać w środku tego pierwszego `if`a?

Boczne uwagi:

Nie wiem o co chodzi z tymi liniami z samym `df`, to nic nie robi;

for filename in os.listdir(path):
    if os.path.isfile(os.path.basename(filename))

To też jest dziwne; pierwsza linia daje ścieżkę bezwzględną, druga daje ścieżkę względną i polega na wcześniejszym chdir.

dtype=object,

Ustawiając _wszystkie_ kolumny na typ object, mocno wyrzucasz na śmietnik zalety wydajnościowe i pamięciowe pandasa; to powinno dotyczyć tylko kolumn stringowych, nie?

subset=[0,3,4,7],

Ustaw w read_csv listę nazw kolumn, żeby nie trzeba było się indeksami bawić.

Comments

Ten pierwszy 'if' jest spełniony. Masz tam pod spodem #df ( jako marker). To df odczytuje ramkę, więc tu jest w porządku. Wystarczy zrobić # przed

#if zakl != 'sluz':

lub 

#if zakl == 'sluz':

i filtrowanie wykonuje się, df jest "widoczne"

Dodanie warunku 'if' powoduje błąd."name is...."

'If' wykonuje się, wystarczy dać w środku np.

print('Hello')

i się wyświetli. 

 

   Jeśli chodzi o ścieżki, to pliki z danymi były w innych miejscach i trzeba było podawać raz takie raz inne ścieżki. ( to się posprząta).

    dtype=object, tak musi być . To co widzisz to mały wycinek programu. potem są wykonywane różne operacje na na kolumnach tabel i muszą mieć one ten sam typ.

   Jeśli chodzi o nazwy kolumn to nadaje je w dalszej części programu. Osobiście wolę operować na numerkach, tak samo np. wolę podawać IP a nie nazwę sieciową.  To pewnie kwestia gustu  

Zachciało mi się Pythona i teraz zmieniając jedna linijkę kodu w 100 następnych muszę zmieniać wcięcia 

Ale żeby 'if'' powodowało taki problem z ramką Pandas ?

---

Ten pierwszy 'if' jest spełniony.

Wystarczy zrobić # przed `#if zakl != 'sluz':`

no... to właśnie udowodniłeś że błąd dzieje się wtedy, gdy pierwszy `if` nie jest spełniony.

    if os.path.isfile(os.path.basename(filename)) and filename.startswith(prefix):
        df = pd.read_csv(filename, sep=';', dtype=object, encoding='ANSI', header=None)        
    if zakl != 'sluz':
        df = df[df[7].str.contains("YS") == False]

To jest obecny kod, ostatnia linijka wykona się nawet jeśli pierwszy `if` się nie spełni, wtedy `df` nie jest przypisane. 

A Twój kod z #:

    if os.path.isfile(os.path.basename(filename)) and filename.startswith(prefix):
        df = pd.read_csv(filename, sep=';', dtype=object, encoding='ANSI', header=None)        
    #if zakl != 'sluz':
        df = df[df[7].str.contains("YS") == False]

Teraz ostatnia linia jest częścią pierwszego warunku, więc wykona się tylko jeśli `df` jest przypisane.

Więc tak jak mówiłem, na moje oko masz źle bloki; pewnie powinno być

    if os.path.isfile(os.path.basename(filename)) and filename.startswith(prefix):
        df = pd.read_csv(filename, sep=';', dtype=object, encoding='ANSI', header=None)        
        if zakl != 'sluz':
            df = df[df[7].str.contains("YS") == False]

Masz tam pod spodem #df ( jako marker).

Nie wiem co to znaczy "marker". Podtrzymuję że te linie z samym `df` nic nie robią.

dtype=object, tak musi być . To co widzisz to mały wycinek programu. potem są wykonywane różne operacje na na kolumnach tabel i muszą mieć one ten sam typ.

...podtrzymuję że na intuicję, najprawdopodobniej robisz coś źle. Jeśli inna część programu w jakiś sposób to "wymusza", to to ona jest zła. Zazwyczaj kolumna z np mieszanką stringów i liczb jest traktowana jako oczywisty błąd, a nie celowy design.

Jeśli chodzi o nazwy kolumn to nadaje je w dalszej części programu.

Nadal sugeruję żeby były nazwy kolumn od razu, a najlepiej po prostu w nagłówku CSV. Nie bez powodu to jest domyślne zachowanie Pandasa w `read_csv("plik.csv")`.

---

Tak. Robię sobie w programie Markery czyli znaczniki miejsc, w których sprawdzam czy jest ok.

Te 'df' wyświetlają ramkę są równoznaczne z print(df).

W tym miejscu, jak pisałem df jest przypisane:

df = pd.read_csv(filename, sep=';', dtype=object, encoding='ANSI', header=None)
df

Wyświetla je właśnie 'df'', więc pierwszy ,if, na pewno się wykonuje.

problem zaczyna się tutaj:

if zakl != 'sluz':
        df = df[df[7].str.contains("YS") == False]

name 'df'' is not defined.

Reszta to są didaskalia. Najpierw musi działać, potem będzie optymalizacja.

 

---

Tak. Robię sobie w programie Markery czyli znaczniki miejsc, w których sprawdzam czy jest ok.

Pierwsze słyszę i nie mogę tego zupełnie wyguglować :/ Podlinkujesz o czym mówisz? Chyba że mówisz o breakpointach debuggera...?

W każdym razie... no, mówię co widzę w kodzie. Kod tak jak jest teraz napisany, dopuszcza taką możliwość takiej błędnej ścieżki. Innych na oko nie widzę, pewnie najlepiej żebyś tam debuggerem wpadł albo np wypisywał globals()/locals() etc.