Python脚本在Sublime Text与Anaconda-Jupyter运行结果不一致问题排查

问题背景 #

有多台Windows电脑，其中一台重装最新版Python和Anaconda后，原有正常运行的Python脚本在Sublime Text/Python环境中出现多处异常，但Jupyter中运行正常。已尝试卸载重装Python、相关库及Sublime Text，也试过旧版本，问题仍存在。其他同配置电脑运行代码均正常，需定位原因并修复以统一运行结果。

异常示例1：pandas字符串替换结果不一致 #

执行以下pandas代码时，Sublime Text与Jupyter运行结果不同：

import pandas as pd 

# assign data of lists.  
data = {'Ticker': ['AAL', 'BRK.A', 'DAL', 'INTC']}  

# Create DataFrame  
df = pd.DataFrame(data)  

print(df,'\n')

df['Ticker'] = df['Ticker'].str.replace('.','-', regex=True)  

# Print the output.  
print(df) 

异常示例2：日期计算报错 #

执行持仓天数计算代码时，Sublime Text环境报错：

df_trades['Days Held'] = (df_trades['Exit Date'] - df_trades['Date']).dt.days

报错信息：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Windows10i\Desktop\20230408 Backtest Design Optimised BEST ATM.py", line 865, in <module>
    df_trades['Days Held'] = (df_trades['Exit Date'] - df_trades['Date']).dt.days
                             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\Users\Windows10i\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5989, in __getattr__
    return object.__getattribute__(self, name)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\Users\Windows10i\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\accessor.py", line 224, in __get__
    accessor_obj = self._accessor(obj)
                   ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\Users\Windows10i\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\accessors.py", line 580, in __new__
    raise AttributeError("Can only use .dt accessor with datetimelike values")
AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values. Did you mean: 'at'?

排查与修复方案 #

1. 确认Sublime Text使用的Python环境 #

• 打开Sublime Text，新建测试文件输入以下代码并运行，查看输出的Python路径和pandas版本：

  import sys
  import pandas as pd
  print(sys.executable)
  print(pd.__version__)
  

• 对比Jupyter中运行同一代码的输出，若路径不同，说明Sublime未使用Anaconda环境，需配置Sublime的Python解释器路径为Anaconda环境下的python.exe。

2. 检查环境变量优先级 #

• Windows环境变量中，系统变量的Path里若存在多个Python路径，可能导致Sublime调用了非Anaconda的Python。将Anaconda的Scripts和python.exe所在路径移至Path最上方，重启Sublime后重试。

3. 验证pandas版本一致性 #

• 若示例1中Sublime的pandas版本与Jupyter不同，可能是str.replace的行为差异（pandas版本更新后，regex参数默认值变化）。统一安装与其他正常电脑相同版本的pandas：

  pip install pandas==x.x.x  # 替换为正常电脑的版本号
  

4. 检查日期列的数据类型 #

• 示例2报错说明日期列在Sublime环境中未被识别为datetime类型，添加代码强制转换：

  df_trades['Exit Date'] = pd.to_datetime(df_trades['Exit Date'])
  df_trades['Date'] = pd.to_datetime(df_trades['Date'])
  df_trades['Days Held'] = (df_trades['Exit Date'] - df_trades['Date']).dt.days
  

• 若其他电脑无需转换，说明Sublime环境中数据读取时未自动解析日期，需检查数据读取代码（如pd.read_csv是否添加了parse_dates参数）。

5. 清理残留的Python环境配置 #

• 删除用户目录下的__pycache__文件夹，清理Sublime Text的缓存（通过Preferences > Browse Packages找到缓存目录删除），避免旧环境残留影响。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SJacobs