Jupyter笔记本内核经常需要重启

Question

我安装的Jupyter笔记本只允许在没有响应之前执行几个单元。在移动到这种“无响应模式”后，任何单元格的执行，即使是新编写的带有基本算术命令的单元格，也不会明显地执行或显示输出。重启内核是我能找到的唯一解决方案，这使得开发速度非常缓慢

我正在运行Jupyter1、Python3.9的这些版本，我在Windows10上。我已经阅读了jupyter文档，但找不到有关此问题的参考资料。类似地，当Jupyter进入“无响应模式”时，没有控制台输出。我已经解决了启动时控制台中显示的所有警告

我为这样一个模糊的问题道歉。我的问题是，我也不太确定出了什么问题。我正在对熊猫进行一些基本数据分析：

%pylab
import pandas as pd
import glob
from scipy.signal import find_peaks

# Import data
dataFiles = glob.glob("Data/*.spe")
dataList = [pd.read_csv(f, names=[f]) for f in dataFiles]

# Join data into one DataFrame for ease
combinedData = pd.concat(dataList, axis=1, join="inner")

# Trim off arbitrary header and footers for each data run
lowerJunkRow = 12
upperJunkRow = 16395
combinedData = combinedData.truncate(before=lowerJunkRow, after=upperJunkRow)
combinedData.reset_index(drop=True, inplace=True)

# Cast dataFrame to integers
combinedData = combinedData.astype(int)

# Sum all counts by channel to aggregate data
combinedData["sum"] = combinedData.sum(axis=1)

编辑：我试着在不同的笔记本上使用类似的库，一切都很好，直到我引用了一个我没有定义的变量。内核随后表现出与上面相同的行为。我尝试将我的数据保存在一个组合的csv文件中，以避免上述代码生成的大量内存，但没有任何效果。我在Jupyter实验室也遇到了同样的问题，这让我相信这是一个内核问题

Answer 1

在我看来，您正在处理大量数据。可能只是有很多处理要做，而“无响应”状态的原因是内核正在执行一个需要大量处理的单元

如果您试图连接多个csv文件，我建议至少将连接的数据帧保存为csv。然后，您可以检查此文件是否存在（使用os模块），并读取此csv，而不是再次进行连接所有内容的繁琐操作