deepseek生成pandas代码易出错因无真实执行环境，需用df.head()核对字段、避免inplace=true、明确定义变量和操作细节、用query()防布尔运算符错误，并手动验证数据质量。
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DeepSeek 生成的 Pandas 代码常报 KeyError 或 AttributeError
DeepSeek 没有真实执行环境，它“猜”列名和数据结构——比如你只说“算销售额占比”，它可能默认列叫 'sales' 或 'revenue'，但你的 DataFrame 实际是 df['amount']。更危险的是，它会无意识调用不存在的方法，比如对 Series 写 .groupby('category').sum() 却忘了加括号，或把 .agg() 当成属性用。
实操建议：
- 永远先用
print(df.columns.tolist())和print(df.dtypes)确认真实字段名和类型 - 把 DeepSeek 输出的代码粘贴进 Jupyter 后，**第一行加
df.head(2)**，肉眼核对字段是否匹配 - 遇到
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'groupby'，大概率是它漏写了.to_frame()或误把 Series 当 DataFrame 用了 - 别信它写的
inplace=True——新版 Pandas 已弃用多数inplace参数，直接删掉，用赋值代替
让 DeepSeek 写出可运行的 Pandas 代码的关键提示词
它不理解“清洗数据”这种模糊指令，但能响应带上下文的结构化描述。比如你说“把 df 中 'date' 列转为 datetime，再按月聚合 'sales' 求和”，它大概率一次写对；但如果说“处理时间字段”，它可能返回 pd.to_datetime(df['time']) 却没处理 errors='coerce' 导致报错。
实操建议：
- 在提问里明确定义变量：开头就写“我有一个 DataFrame 叫
df，包含列：['order_id', 'created_at', 'price', 'status']” - 指定函数行为细节：不要说“去掉重复值”，说“用
df.drop_duplicates(subset=['user_id'], keep='last')去重” - 主动约束输出格式：结尾加一句“只输出 Python 代码，不要解释，不要 markdown，不要 print() 示例”
- 对聚合类操作，明确是否要重置索引：加“最后用
.reset_index()”比让它自己猜安全得多
DeepSeek 输出的 merge / concat 代码容易崩在索引和重复列上
它默认用 how='inner' 和 ignore_index=False，但实际中你常需要 how='left' 保主表，或 ignore_index=True 避免拼接后索引乱序。更麻烦的是，它不检查列名冲突——两个 DataFrame 都有 'id'，它可能直接写 pd.concat([df1, df2])，结果新 DataFrame 出现 'id' 和 'id.1' 这种意外后缀。
实操建议：
- 合并前手动检查列名交集：
set(df1.columns) & set(df2.columns) - 强制指定
suffixes=('_left', '_right')，哪怕暂时用不到，也防后续字段歧义 - 如果用
merge，必须写全on=或left_on=/right_on=——DeepSeek 常漏掉这个参数，导致静默返回空 DataFrame -
concat时加sort=False，避免 Pandas 自动重排序打乱你预期的行顺序
为什么用 query() 替代布尔索引更稳妥？
DeepSeek 喜欢生成 df[df['price'] > 100 & df['status'] == 'paid'] 这种代码，但这里漏了括号，& 优先级高于比较运算符，实际等价于 df[df['price'] > (100 & df['status'] == 'paid')]，必然报错或逻辑错。而 query() 是字符串解析，天然规避运算符优先级问题。
实操建议：
- 只要条件超过一个，优先让 DeepSeek 输出
df.query("price > 100 and status == 'paid'") - 变量插入用
@var_name语法，比如threshold = 100; df.query("price > @threshold")，比 f-string 拼接安全 - 注意
query()不支持某些方法链式调用（如.query(...).assign(...)中 assign 的列名若含空格或特殊字符，会失败） - 性能上，
query()对大表略快，但小表差异可忽略；真正省心的是它不踩布尔运算符坑
df.head()、df.info() 和一次 try/except 测试。最常被跳过的一步，是确认原始数据里有没有空值、异常类型、隐藏空格，这些它完全不会提醒。 
