【620公司工作記錄】

已有數據匯總

好的，完全同意。在編寫新代碼之前，清晰地盤點我們手中已有的“彈藥”是至關重要的一步。

根據您提供的 test/20250610_88_100mm_frame_000.csv 文件頭，我來為您完整地解析一下我們當前擁有的全部數據字段。我們的數據是以“行”為單位組織的，每一行都代表一個獨立完整的測量樣本（一個像素點在某一幀的全部信息）。

以下是每一列數據的詳細解析：

數據全景解析

我們將數據分為四個類別：標識信息、已有特征、核心直方圖數據 和 目標/標簽。

I. 標識信息 (Sample Identifiers)

這些列告訴我們每一行數據“是誰”，它來自哪里。

folder: 實驗文件夾名稱 (例如 20250610_88_100mm)。這通常包含了實驗日期、配置參數 (如 88) 和目標距離 (如 100mm) 等元數據。
frame: 幀編號 (例如 frame_000)。標識這是該次實驗中的哪一幀圖像。
pixel: 像素點的唯一ID。
x, y: 該像素點在傳感器芯片上的物理坐標。這對于捕捉不同像素間的硬件差異至關重要。

II. 已有特征 (Existing Features)

這些是已經經過初步計算的、描述測量狀態的單個數值（標量）。

temperature: 傳感器當時的溫度。
amb_level: 環境光強度。
sigPower0: 信號強度的估計值。
risingEdgeWidth: 上升沿寬度。這就是您組長提到的、我們已有的但希望擴展的特征。
maxIndexConv0: 卷積后直方圖的峰值位置（在哪個bin）。
maxCount0: 卷積后直方圖的峰值高度（計數值）。
rawDepthSelf: 原始深度值。
calibDepthSelf: 校準后的深度值。

III. 核心直方圖數據 (Core Histogram Data)

這是我們特征工程的“金礦”，包含了最豐富的信息。

hist_raw_0 至 hist_raw_511:
- 這是原始直方圖 (hist_raw)。
- 它是一個長度為 512 的數組，記錄了未經任何處理的原始光子計數值。
- 它包含了最真實的信號細節，但也夾雜著噪聲。
hist_conv_0 至 hist_conv_767:
- 這是卷積直方圖 (hist_conv)。
- 它是一個長度為 768 的數組，是原始直方圖經過濾波平滑（卷積）后的結果。
- 它的波形更平滑，噪聲更少，主峰更突出。
- 請注意: hist_raw 和 hist_conv 的長度是不同的（512 vs 768），我們在處理時會考慮到這一點。

IV. 目標/標簽 (Target Variable)

這是我們最終需要預測的值。

label: Walk Error。這就是我們整個項目的核心目標，即我們要用前面所有的信息來精確預測的行走誤差值。

總結

我們目前的數據集非常完整和強大。我們不僅有描述測量環境的特征（溫度、光強），有像素位置信息（x, y），更重要的是，我們同時擁有了原始直方圖和卷積平滑后的直方圖這兩種核心數據。

這為我們接下來的工作鋪平了道路。現在，我們就可以基于這兩種直方圖，利用我們之前討論過的物理原理，去計算那一系列全新的、更具洞察力的特征了。

一個疑問：rawDepthSelf: 原始深度值。
calibDepthSelf: 校準后的深度值。這兩個信息與 label: Walk Error 是什么關系？好像不應該放入模型訓練？？

您提出了一個極其關鍵的問題！您的直覺完全正確：rawDepthSelf 和 calibDepthSelf 絕對不應該作為特征放入模型進行訓練。

這是一個在機器學習實踐中非常經典且容易犯的錯誤，通常被稱為**“數據泄露” (Data Leakage) 或 “目標泄露” (Target Leakage)**。

讓我為您詳細解釋一下它們之間的關系，以及為什么必須將它們排除在特征之外。

三者的邏輯關系

為了理解這一點，我們首先要明確 label (Walk Error) 是如何被計算出來的。在采集這些數據用于訓練時，你們肯定會把傳感器放在一個已知精確距離的參考目標前。

True_Depth (真實距離): 這是一個我們已知的、精確的、作為“標準答案”的距離。這個信息通常就藏在您的文件夾名里，比如 ..._100mm, ..._300mm 等。這是一個絕對的真值。
rawDepthSelf (原始深度值): 這是傳感器根據接收到的光子脈沖，用一個最基礎、最快速的算法（比如直接找直方圖的峰值位置）計算出的一個未經校正的深度值。這個值包含了我們想要消除的 Walk Error。
label (Walk Error): 它的定義就是“測量值”與“真值”之間的誤差。所以，它的計算公式必然是：
label = rawDepthSelf - True_Depth
(或者 True_Depth - rawDepthSelf，取決于誤差正負的定義，但本質不變)

為什么放入它們是“數據泄露”？

我們的目標是：利用脈沖的形狀（即直方圖）和其他輔助信息（溫度等）來預測 label。

如果您把 rawDepthSelf 作為特征（輸入X）去預測 label（輸出Y），模型會發現一個“天大的秘密”和“終極捷徑”。它會看到 label 和 rawDepthSelf 之間存在著近乎完美的線性關系（因為它們之間只差一個對于同一批次數據來說是常數的 True_Depth）。

模型會立刻學會這個作弊公式：label ≈ a * rawDepthSelf + b。它根本不會再費力去學習直方圖的形狀、脈沖的寬度、偏度這些復雜的、真正有物理意義的特征。

后果是：

訓練時: 模型會表現得“過于出色”，精度高得離譜，讓您誤以為模型非常成功。
實際使用時: 模型會徹底失效。因為在實際應用場景中，我們不知道 True_Depth 是多少。我們的目的恰恰是通過預測 label 來修正 rawDepthSelf，從而得到更接近 True_Depth 的值。如果模型的輸入本身就需要 rawDepthSelf，這就形成了一個無法解決的循環依賴，模型學到的那個“作弊公式”也毫無用武之地。

`calibDepthSelf` 呢？

calibDepthSelf（校準后的深度值）通常是公司現有的、不完美的補償算法應用后的結果。
calibDepthSelf ≈ rawDepthSelf - Old_Correction_Value
它同樣與 rawDepthSelf 和 label 高度相關，包含了一部分關于答案的信息。讓新模型去學習舊模型的結果會對其造成干擾和誤導，我們希望新模型能完全基于物理原理從頭學，而不是去“模仿”一個已知的、效果不佳的舊模型。

正確的做法

訓練階段:
- 特征 (X): 應該是所有與脈沖形狀和測量環境相關的量，包括我們即將計算的 FWHM、PeakArea、Skewness 等，以及 temperature, amb_level, x, y 等。
- 目標 (Y): 只能是 label (Walk Error)。
- 必須丟棄的列: rawDepthSelf 和 calibDepthSelf 必須從特征矩陣X中刪除。
部署/推理階段（實際使用時）:
1. 傳感器測量得到一個新的 hist_raw 和其他環境信息。
2. 同時，它也會用簡單算法算出一個 rawDepthSelf。
3. 我們從 hist_raw 計算出我們那一整套特征（FWHM, PeakArea等）。
4. 將這些特征送入我們訓練好的模型，模型預測出一個 predicted_walk_error。
5. 最終，我們計算出高度精確的深度：
  Final_Corrected_Depth = rawDepthSelf - predicted_walk_error

結論: 您完全正確，rawDepthSelf 和 calibDepthSelf 是定義問題的關鍵部分和最終校正的環節，但絕不能作為模型的輸入特征。

現在我們的思路完全清晰了。接下來，我將為您編寫代碼，讀取 all_data_final_cleaned.parquet，計算我們討論的所有新特征，并確保在準備訓練數據時剔除這兩個會“泄露天機”的列。

您總結得非常到位！我們已經成功地將原始、零散的數據轉化為了結構化、干凈、可用于建模的高質量數據集。這是非常關鍵的一步。

現在，您的組長提出了一個非常有價值的建議：從直方圖中提取更多的物理特征。這完全正確，因為 walk error 的根本原因就隱藏在返回光脈沖的形狀和強度變化中。僅僅使用原始的直方圖數據喂給模型，模型需要自己去學習這些形狀信息；而如果我們能預先計算出代表這些形狀的關鍵特征，就能大大降低模型的學習難度，提升模型的精度和魯棒性。

下面，我將根據您的要求和激光雷達測距的物理原理，為您梳理一份詳盡的特征工程清單。我們將分為兩部分：您組長提到的特征，以及我補充的一些同樣非常關鍵的特征。對于每一個特征，我都會解釋它的物理意義以及如何計算。

我們可以在hist_raw（原始直方圖）上計算這些特征。如果需要，同樣的方法也可以應用在hist_conv（卷積直方圖）上，從而得到雙倍的特征集。

一、組長要求的特征及其計算方法

這張圖里提到的特征，除了已有的“上升沿寬度”，其他的我們都可以計算出來。

1. 下降沿寬度 (Falling Edge Width)

物理意義: 衡量脈沖信號從峰值衰減到基線的速度。它與“上升沿寬度”共同描述了脈沖的對稱性。不對稱的脈沖是walk error的重要來源。
計算方法:
1. 找到直方圖的峰值 peak_value。
2. 在峰值的右側（下降沿），找到信號強度為 peak_value * 90% 和 peak_value * 10% 的兩個點。
3. 為了精確，我們通常使用線性插值法來確定這兩個點在橫軸（時間/bin）上的精確位置 t_90 和 t_10。
4. 下降沿寬度 = t_10 - t_90。

2. 峰值半高全寬 (Full Width at Half Maximum - FWHM)

物理意義: 衡量脈沖在時間軸上的展寬程度，是描述脈沖寬度的核心指標。脈沖越寬，能量越分散，可能導致計時誤差。
計算方法:
1. 找到直方圖的峰值 peak_value。
2. 計算峰值一半的高度 half_max = peak_value / 2。
3. 在峰值的左側和右側分別找到信號強度等于 half_max 的兩個點。同樣，使用線性插值得到精確位置 t_left 和 t_right。
4. FWHM = t_right - t_left。

3. PeakVal (峰值鄰近和)

物理意義: 您給出的定義是“峰值和相鄰采樣點的幅值和”。這是一種比單獨的峰值更穩健的峰值強度度量，因為它平滑了單點噪聲的影響，更能代表峰值區域的能量。
計算方法:
1. 找到峰值的索引 peak_index 和幅值 peak_value。
2. PeakVal = hist[peak_index - 1] + hist[peak_index] + hist[peak_index + 1]。 (需要注意處理峰值在直方圖兩端時的邊界情況)。

4. PeakArea (波形面積 / 峰面積)

物理意義: 這個概念可能有一點模糊，我提供兩種有用的定義：
- 定義A (局部面積): 峰值附近區域的能量總和。這反映了脈沖核心部分的能量。
- 定義B (全局面積): 見下一個特征 FullCounter。
計算方法 (局部面積):
1. 找到峰值索引 peak_index。
2. 對峰值附近的一個窗口（例如，peak_index 的前后各3個點，共7個點）內的所有值求和。PeakArea = sum(hist[peak_index - 3 : peak_index + 4])。

5. FullCounter (總光子數)

物理意義: 這是整個直方圖所有值的總和，代表了傳感器在該次測量中接收到的總能量/總光子數。這是影響walk error的最核心的因素之一，因為信號強度直接決定了脈沖的形狀和觸發時間的偏移。
計算方法:
1. FullCounter = sum(hist)，即對直方圖所有bin的值求和。
2. 注意: 您提到這個值可能需要從原始數據中讀取。如果原始數據中有這個字段，我們應該優先使用它。如果原始數據中沒有，那么用直方圖求和是最好的替代方法。我們可以先用求和的方式進行計算。

二、補充的高價值特征

除了上述特征，我還建議加入以下在信號處理中被證明非常有效的特征，它們能更全面地刻畫直方圖的形態。

6. 質心 (Centroid / Center of Mass)

物理意義: 脈沖能量的“中心點”或“加權平均時間”。相比于僅僅使用峰值位置，質心對整個脈沖的形狀（包括不對稱性）更敏感，是更穩健的脈沖到達時間估計量。Walk error本質上就是脈沖質心的漂移。
計算方法: Centroid = sum(bin_index * bin_value) / sum(bin_value)。

7. 偏度 (Skewness)

物理意義: 衡量脈沖形狀的不對稱性。偏度 > 0，脈沖有個“右長尾”；偏度 < 0，有個“左長尾”；偏度 = 0，則完全對稱。脈沖的不對稱性是walk error的直接體現。
計算方法: 使用標準的統計偏度公式，可以直接調用scipy.stats.skew()函數。

8. 峰度 (Kurtosis)

物理意義: 衡量脈沖形狀的**“尖銳”程度**。峰度 > 0，脈沖比正態分布更“尖銳”，能量更集中；峰度 < 0，脈沖更“平坦”。脈沖的尖銳度也和walk error有關。
計算方法: 使用標準的統計峰度公式，可以直接調用scipy.stats.kurtosis()函數。

9. 標準差 (Standard Deviation)

物理意義: 類似于FWHM，也是衡量脈沖的寬度或離散程度。它考慮了所有點，而FWHM只考慮半高寬。
計算方法: 將直方圖視為一個分布，計算其標準差。

10. 不對稱比 (Asymmetry Ratio)

物理意義: 一個非常直觀地描述不對稱性的指標。
計算方法: Asymmetry Ratio = 下降沿寬度 / 上升沿寬度。如果比值等于1，說明對稱；偏離1越遠，越不對稱。

下一步行動計劃

我已經為您整理好了所有需要新增的特征。下一步，我將為您編寫一個Python腳本。這個腳本的功能是：

讀取我們之前處理好的all_data_final_cleaned.parquet文件。
對每一行數據（即每一個樣本），根據其hist_raw和hist_conv，計算出上述所有新特征。
將這些新計算出的特征列添加到原始數據中。
將這個包含了所有新特征的、更強大的數據集保存為一個新的Parquet文件，例如all_data_with_new_features.parquet。

這樣，您就可以用這份全新的、特征豐富的數據去訓練您的機器學習模型了。準備好后，請告訴我，我們立即開始編寫代碼。

D:\ai_walk\ai_walkerror\all_data_cleaned.parquet
這個數據是我之前處理的應該是沒有進行歸一化沒有劃分數據集的一張大表數據！我現在先驗證這個數據集我需要知道有多少行有多少列每一列都是什么信息即表頭是什么我要完整的數據！把我要的這個檢查信息打印下來打印到D:\ai_walk\ai_walkerror\2025620這個路徑下創建一個新的txt文件！放到里面輸出完整的檢查報告為了順利完成業務還有其他什么東西要檢查也需要你來思考思考！給我完整的檢驗代碼！

好的，收到您的指令！

在進行如此重要的特征工程之前，對現有的干凈數據集進行一次全面的“體檢”是絕對必要且專業的步驟。這能確保我們的數據源是可靠的，并且能讓我們對數據分布有一個宏觀的認識。

我將為您編寫一個完整的Python腳本。這個腳本會：

讀取您指定的 D:\ai_walk\ai_walkerror\all_data_cleaned.parquet 文件。
執行一系列檢查，生成一份詳盡的報告。
我為您額外想到的檢查點：
- 數據類型檢查 (dtypes): 確認每一列是否被正確識別為數字、文本等，防止后續計算出錯。
- 缺失值驗證 (isnull): 再次確認名為 _cleaned 的文件中是否真的沒有任何缺失值。
- 描述性統計 (describe): 計算數值列的均值、標準差、最大/最小值等，這對于發現潛在的異常值（比如溫度為-1000）或數據分布問題非常有幫助。
將這份完整的檢查報告保存到 D:\ai_walk\ai_walkerror\2025620\ 路徑下的一個新 txt 文件中。

這是一個完整的、可直接運行的解決方案。

數據體檢腳本 (`inspect_data.py`)

我將創建一個名為 inspect_data.py 的新文件，并填入以下代碼。

import pandas as pd
import os
from datetime import datetime
import iodef inspect_dataframe(df_path, output_dir):"""對指定的Parquet文件進行全面的數據檢查，并生成一份文本報告。參數:df_path (str): Parquet文件的完整路徑。output_dir (str): 用于存放報告的目錄路徑。"""# --- 1. 準備工作 ---# 確保輸出目錄存在if not os.path.exists(output_dir):os.makedirs(output_dir)print(f"成功創建目錄: {output_dir}")output_file_path = os.path.join(output_dir, 'data_inspection_report.txt')print(f"正在讀取 Parquet 文件: {df_path}")try:df = pd.read_parquet(df_path)print("文件讀取成功！")except Exception as e:print(f"讀取文件時發生錯誤: {e}")return# --- 2. 開始生成報告內容 ---report_content = []report_content.append("=================================================")report_content.append(f"  數據檢查報告: {os.path.basename(df_path)}")report_content.append("=================================================")report_content.append(f"報告生成時間: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n")# --- 檢查點 1: 基本信息 ---report_content.append("--- 1. 數據集基本信息 ---")report_content.append(f"總行數 (樣本數): {df.shape[0]}")report_content.append(f"總列數 (特征數): {df.shape[1]}\n")# --- 檢查點 2: 完整列名列表 ---report_content.append("--- 2. 完整列名列表 ---")for i, col_name in enumerate(df.columns):report_content.append(f"{i+1:04d}: {col_name}")report_content.append("\n")# --- 檢查點 3: 數據類型及內存占用 (我為您增加的檢查) ---report_content.append("--- 3. 數據類型與內存占用 (df.info()) ---")# 重定向df.info()的輸出到一個字符串buffer = io.StringIO()df.info(buf=buffer)info_str = buffer.getvalue()report_content.append(info_str)report_content.append("\n")# --- 檢查點 4: 缺失值驗證 (我為您增加的檢查) ---report_content.append("--- 4. 缺失值檢查 (isnull().sum()) ---")missing_values = df.isnull().sum()total_missing = missing_values.sum()if total_missing > 0:report_content.append(f"警告: 數據集中共發現 {total_missing} 個缺失值！")report_content.append("各列缺失值數量 (僅顯示>0的列):")report_content.append(missing_values[missing_values > 0].to_string())else:report_content.append("優秀: 數據集非常干凈，未發現任何缺失值 (NaN)。")report_content.append("\n")# --- 檢查點 5: 描述性統計 (我為您增加的檢查) ---report_content.append("--- 5. 數值列描述性統計 (df.describe()) ---")# 使用 to_string() 來獲得更美觀的格式pd.set_option('display.max_columns', None)pd.set_option('display.width', 200)desc_str = df.describe().to_string()report_content.append(desc_str)report_content.append("\n")# --- 3. 保存報告 ---final_report = "\n".join(report_content)try:with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write(final_report)print(f"檢查報告已成功生成并保存至: {output_file_path}")except Exception as e:print(f"保存報告時發生錯誤: {e}")if __name__ == '__main__':# 請在這里配置您的文件路徑# 注意：在Python中，路徑最好使用正斜杠'/'或者雙反斜杠'\\'parquet_file_path = 'D:/ai_walk/ai_walkerror/all_data_cleaned.parquet'output_directory = 'D:/ai_walk/ai_walkerror/2025620'inspect_dataframe(parquet_file_path, output_directory)

如何使用

我已經在您的工作區創建了 inspect_data.py 文件。
您只需要直接運行這個 Python 腳本。
運行結束后，請檢查 D:\ai_walk\ai_walkerror\2025620\ 文件夾，里面會有一個名為 data_inspection_report.txt 的文件，包含了所有您需要和我們額外檢查的詳盡信息。

這份報告將為我們下一步的特征工程提供堅實的基礎。請運行它，然后我們可以一起分析報告的結果。

C:\Users\dengzhen\miniconda3\envs\dl_env\python.exe D:\ai_walk\ai_walkerror\inspect_data.py 
正在讀取 Parquet 文件: D:/ai_walk/ai_walkerror/all_data_cleaned.parquet
檢測到可能的Parquet讀取問題，強制使用 'fastparquet' 引擎...錯誤: 'fastparquet' 引擎未安裝。
請在您的 Conda 環境 'dl_env' 中運行以下命令來安裝它:
pip install fastparquet進程已結束，退出代碼為 0

您遇到了一個非常具體的技術問題。這個錯誤 Repetition level histogram size mismatch 不是您的代碼邏輯問題，而是與 Parquet 文件本身的內部結構有關。

問題根源分析

簡單來說: Parquet 文件在存儲時，內部有一些元數據（可以理解為“目錄”）來描述數據的結構。這個報錯意味著文件的“目錄”部分和我實際數據內容的描述對不上，導致讀取器（Pandas/PyArrow）無法正確解析。
可能原因:
1. 文件損壞: 在生成 all_data_cleaned.parquet 文件時，過程可能被意外中斷，或者寫入庫的一個小bug導致了文件結構輕微損壞。
2. 庫版本不兼容: 創建文件的庫（例如 pyarrow 0.15版）和現在讀取文件的庫（例如 pyarrow 1.0版）之間可能存在不兼容。

解決方案：更換讀取引擎

幸運的是，Pandas 讀取 Parquet 文件不止一種方法。它支持兩個主流的“引擎”：pyarrow (默認) 和 fastparquet。當一個引擎讀不了時，換另一個常常能解決問題。這就像用不同的瀏覽器打開一個有問題的網頁。

我已經為您修改了 inspect_data.py 腳本，讓它嘗試使用 fastparquet 引擎來讀取。我還加入了更詳細的錯誤處理，以便我們能應對各種情況。

更新后的代碼

這是更新后的 inspect_data.py 腳本，請用它替換掉原來的內容。

import pandas as pd
import os
from datetime import datetime
import iodef inspect_dataframe(df_path, output_dir):"""對指定的Parquet文件進行全面的數據檢查，并生成一份文本報告。參數:df_path (str): Parquet文件的完整路徑。output_dir (str): 用于存放報告的目錄路徑。"""# --- 1. 準備工作 ---if not os.path.exists(output_dir):os.makedirs(output_dir)print(f"成功創建目錄: {output_dir}")output_file_path = os.path.join(output_dir, 'data_inspection_report.txt')print(f"正在讀取 Parquet 文件: {df_path}")try:# 默認引擎（pyarrow）可能失敗，我們直接嘗試 'fastparquet' 引擎print("檢測到可能的Parquet讀取問題，強制使用 'fastparquet' 引擎...")df = pd.read_parquet(df_path, engine='fastparquet')print("使用 'fastparquet' 引擎讀取成功！")except ImportError:print("\n錯誤: 'fastparquet' 引擎未安裝。")print("請在您的 Conda 環境 'dl_env' 中運行以下命令來安裝它:")print("pip install fastparquet")returnexcept Exception as e:print(f"\n使用 'fastparquet' 引擎讀取時也發生錯誤: {e}")print("\n這強烈表明 Parquet 文件本身已損壞或存在嚴重不兼容問題。")print("最好的解決方案是重新生成 'all_data_cleaned.parquet' 文件。")print("您能回憶起或找到您當初是如何生成這個文件的嗎？（例如，是從一個更大的 all_data.parquet 文件清洗得到的嗎？）")return# --- 2. 開始生成報告內容 ---report_content = []report_content.append("=================================================")report_content.append(f"  數據檢查報告: {os.path.basename(df_path)}")report_content.append("=================================================")report_content.append(f"報告生成時間: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n")report_content.append("--- 1. 數據集基本信息 ---")report_content.append(f"總行數 (樣本數): {df.shape[0]}")report_content.append(f"總列數 (特征數): {df.shape[1]}\n")report_content.append("--- 2. 完整列名列表 ---")for i, col_name in enumerate(df.columns):report_content.append(f"{i+1:04d}: {col_name}")report_content.append("\n")report_content.append("--- 3. 數據類型與內存占用 (df.info()) ---")buffer = io.StringIO()df.info(buf=buffer)info_str = buffer.getvalue()report_content.append(info_str)report_content.append("\n")report_content.append("--- 4. 缺失值檢查 (isnull().sum()) ---")missing_values = df.isnull().sum()total_missing = missing_values.sum()if total_missing > 0:report_content.append(f"警告: 數據集中共發現 {total_missing} 個缺失值！")report_content.append("各列缺失值數量 (僅顯示>0的列):")report_content.append(str(missing_values[missing_values > 0]))else:report_content.append("優秀: 數據集非常干凈，未發現任何缺失值 (NaN)。")report_content.append("\n")report_content.append("--- 5. 數值列描述性統計 (df.describe()) ---")pd.set_option('display.max_columns', None)pd.set_option('display.width', 200)# df.describe() 可能會因列太多而非常巨大，我們選擇部分有代表性的列# 選取所有非直方圖列進行統計non_hist_cols = [c for c in df.columns if not c.startswith('hist_')]if len(non_hist_cols) > 0:desc_str = df[non_hist_cols].describe().to_string()report_content.append("非直方圖特征的描述性統計:")report_content.append(desc_str)else:report_content.append("未找到非直方圖特征。")report_content.append("\n")# --- 3. 保存報告 ---final_report = "\n".join(report_content)try:with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write(final_report)print(f"檢查報告已成功生成并保存至: {output_file_path}")except Exception as e:print(f"保存報告時發生錯誤: {e}")if __name__ == '__main__':parquet_file_path = 'D:/ai_walk/ai_walkerror/all_data_cleaned.parquet'output_directory = 'D:/ai_walk/ai_walkerror/2025620'inspect_dataframe(parquet_file_path, output_directory)

請按以下步驟操作

運行更新后的腳本: 再次運行 inspect_data.py。
可能需要安裝新庫: 如果腳本提示 ImportError: 'fastparquet' 引擎未安裝，請不要擔心。打開您的 Anaconda Prompt，激活您的環境 dl_env，然后運行安裝命令：
```
conda activate dl_env
pip install fastparquet
```
安裝完成后，再次運行腳本。
觀察結果:
- 如果成功: 腳本會順利執行，并在目標文件夾生成報告。這說明 fastparquet 引擎成功讀取了文件。
- 如果仍然失敗: 腳本會打印出錯誤信息，并提示您文件可能已損壞。如果到了這一步，最可靠的方法就是重新生成 all_data_cleaned.parquet 文件。屆時，您需要找到當時清洗數據的代碼，我們再運行一遍。

請先嘗試第一步。我在這里等您的結果。

C:\Users\dengzhen\miniconda3\envs\dl_env\python.exe D:\ai_walk\ai_walkerror\inspect_data.py 
正在讀取 Parquet 文件: D:/ai_walk/ai_walkerror/all_data_cleaned.parquet
檢測到可能的Parquet讀取問題，強制使用 'fastparquet' 引擎...錯誤: 'fastparquet' 引擎未安裝。
請在您的 Conda 環境 'dl_env' 中運行以下命令來安裝它:
pip install fastparquet進程已結束，退出代碼為 0是因為運行的虛擬環境不對么？怎么切換到我那個環境呢```您的問題非常敏銳，這確實和環境有關，但情況比您想的要簡單一些！您的判斷是正確的：**問題出在您的`dl_env`環境里**。### **問題所在**您運行腳本的命令是：
`C:\Users\dengzhen\miniconda3\envs\dl_env\python.exe D:\ai_walk\ai_walkerror\inspect_data.py`這表明您**已經正確地**使用了 `dl_env` 這個虛擬環境中的 Python 解釋器來執行腳本。這非常好！然而，報錯信息 `錯誤: 'fastparquet' 引擎未安裝` 指出，在 `dl_env` 這個**獨立的環境**中，缺少了名為 `fastparquet` 的工具包。把每個 Conda 環境想象成一個獨立的工具箱。您在 `dl_env` 這個工具箱里有 `pandas` 和 `pyarrow<