智谱清言代码执行失败主因是沙盒报错、依赖缺失、数据格式不匹配或权限限制；需先通过“错误详情”定位异常类型，再按modulenotfounderror、keyerror、valueerror等分步修复，并可用续跑、导出变量或调试模式恢复分析。
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智谱清言在数据分析过程中执行代码失败，常见于沙盒环境报错、依赖缺失、数据格式不匹配或权限限制，导致清洗、建模、绘图等操作中断，无法获得预期输出结果。
先定位失败类型
点击沙盒输出区右上角的“错误详情”按钮，查看完整 traceback。重点看第一行异常类型（如 KeyError、ModuleNotFoundError、ValueError）和最后一行报错位置。
若未显示 traceback，说明代码未运行即被拦截——此时检查是否漏传文件、上传后未点击“就绪”，或指令中误写成“运行Python”而非“打开代码沙盒”。
【未点“就绪”就发指令，沙盒会静默跳过执行，表面无报错但无输出】
按错误类型分步修复
第一步：ModuleNotFoundError 类错误
这是沙盒预装库未覆盖你的需求，例如报错 ModuleNotFoundError: No module named 'openpyxl'。不要尝试 pip install——沙盒禁止运行安装命令。改用 pandas 内置引擎：pd.read_excel(file_path, engine='xlrd')（.xls）或 engine='odf'（.ods），或把 Excel 转为 CSV 后上传再读取。
第二步：KeyError 或 IndexError 类错误
典型表现是“列名不存在”或“索引越界”。立刻返回原始表格预览页，用鼠标悬停列头，确认真实列名（注意是否有不可见空格、全角字符或隐藏换行）。比如你写的 df['销售额'] 实际列名可能是 '销售额 '（尾部空格）或 '銷售額'（繁体）。直接复制列名比手打更可靠。
第三步：ValueError / TypeError 类错误
多因数据类型混乱引发，例如对含文本的“金额”列直接做 .astype(float)。先运行 print(df['金额'].apply(type).unique()) 查看混合类型，再用 pd.to_numeric(df['金额'], errors='coerce') 强制转数字并把异常值设为 NaN。
沙盒中断后如何续跑
方法一：保留上下文重试
不要关闭当前对话页。将出错前最后一行成功运行的代码（如 df = pd.read_csv('data.csv')）连同后续全部代码一起重新粘贴进输入框，加前缀“继续执行以下代码：”。智谱清言会识别已有变量状态，跳过重复加载，从断点后一行开始执行。
方法二：导出中间态再导入
若上一步已生成清洗后 DataFrame 但未下载，点击沙盒右上角“导出变量”→选择 df →生成临时 CSV 链接。新开对话页，上传该 CSV，再输入后续分析指令。这能绕过变量作用域丢失问题。
方法三：启用调试模式指令
在指令开头明确加上：“开启调试模式：每执行一行代码后，打印该行结果形状、内存占用及前3行示例”。系统将强制插入 print() 日志，帮你卡准哪一行开始失真。
