Jupyter notebook 内核不断需要重启

Question

我安装的 Jupyter Notebook 仅允许执行几个单元格，然后变得无响应。进入这种“无响应模式”后，任何单元的执行，即使是新写入的带有基本算术命令的单元，都不会明显执行或显示输出。重启内核是我能找到的唯一解决方案，这让开发变得非常缓慢。

我正在为 Jupyter 1、python 3.9 运行这些版本，并且我在 Windows 10 上。我已阅读 jupyter 文档，但找不到有关此问题的参考。同样，当 Jupyter 进入“无响应模式”时，也没有控制台输出。我已经解决了启动时控制台中显示的所有警告。

对于这样一个含糊的问题，我深表歉意。我的问题是我也不太确定出了什么问题。我正在用 pandas 做一些基本的数据分析：

%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：我尝试在具有类似库的不同笔记本中工作，并且一切正常，直到我引用了一个我尚未定义的变量。然后内核表现出与上述相同的行为。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大量内存，但没有骰子。我也在 Jupyter Lab 中遇到了同样的问题，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”状态的原因是您的内核正在执行一个需要大量处理的单元。

如果您尝试连接多个 csv 文件，我建议至少将连接的数据帧保存为 csv。然后，您可以检查该文件是否存在（使用 os 模块），并读入此 csv，而不是再次连接所有内容。