Jupyter Notebook不记得我在上面的单元格中创建的变量

Question

当我运行代码时，出现错误：

名称错误： 未定义名称"df_test"

我在另一台计算机上没有收到此错误，但在新计算机上我会收到此错误。我认为这与全局变量和局部变量有关，但这很奇怪，因为在第二个单元格中创建的变量实际上在第三个单元格中使用，问题发生在第四个单元格中。

我尝试声明全局，然后是第一个单元格中的变量，这不起作用。在第三个单元格中执行此操作确实有效。但我不想继续这样做，因为我从另一台计算机上知道这是不正常的。

### cell 1
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score,ShuffleSplit  
    import os
    import scipy
### cell 2
    df=pd.read_csv("pandas2.txt",sep=';').drop('listened',axis=1).drop('Usercount',1)
    temp_u=df['User'].unique()
    temp_s=df['Song'].unique()
    avg=df['rating'].mean()
### cell 3
    lamda=0.05
    gamma=0.04
    m=128
    splits=20
    df_train,df_test=train_test_split(df,test_size=0.1, random_state=1)
    beta_u=pd.DataFrame(temp_u,columns=['User'])
    beta_s=pd.DataFrame(temp_s,columns=['Song'])
    beta_u['beta_u']=0
    beta_s['beta_s']=0
    for chunk in np.array_split(df_train, splits):
        x=chunk.merge(beta_u, on='User',how='left').merge(beta_s,on='Song',how='left')
        x['pred']=avg+x['beta_u']+x['beta_s']+(x[pnames]*x[qnames]).sum(axis=1)
        x['gradu']=gamma*(x['rating']-x['pred']-lamda*x['beta_u'])
        beta_u=beta_u.merge(x[['User','gradu']].groupby('User').mean(),on='User',how="left").groupby('User').mean().fillna(0)
        beta_u['beta_u']+=beta_u['gradu']
        beta_u=beta_u.drop(['gradu'],axis=1)
        x['grads']=gamma*(x['rating']-x['pred']-lamda*x['beta_s'])
        beta_s=beta_s.merge(x[['Song','grads']].groupby('Song').mean(),on='Song',how="left").fillna(0)
        beta_s['beta_s']+=beta_s['grads']
        beta_s=beta_s.drop(['grads'],axis=1)

        x[pgrad]=(x[qnames].multiply(x['rating']-x['pred'], axis="index")+np.array(x[qnames]**2)*np.array(x[pnames]))#.divide((x[qnames]*x[qnames]).sum(axis=1),axis=0)
        beta_u=beta_u.merge(x[['User']+pgrad].groupby('User').mean(),on='User',how="left").fillna(0)
        beta_u[pnames]=beta_u[pgrad]#np.array(beta_u[pnames])+np.array(beta_u[pgrad])
        beta_u[pnames]=np.where(beta_u[pnames]>0,beta_u[pnames],10**(-6))
        beta_u=beta_u.drop(pgrad,1)

        x[qgrad]=(x[pnames].multiply(x['rating']-x['pred'], axis="index")+np.array(x[pnames]**2)*np.array(x[qnames]))#.divide((x[pnames]*x[pnames]).sum(axis=1),axis=0)
        beta_s=beta_s.merge(x[['Song']+qgrad].groupby('Song').mean(),on='Song',how="left").fillna(0)
        beta_s[qnames]=beta_s[qgrad]#np.array(beta_s[qnames])+np.array(beta_s[qgrad])
        beta_s[qnames]=np.where(beta_s[qnames]>0,beta_s[qnames],10**(-6))
        beta_s=beta_s.drop(qgrad,1)
    x=df_test.merge(beta_u, on='User',how='left').merge(beta_s,on='Song',how='left').fillna(0)
    x['pred']=x['beta_u']+x['beta_s']+avg+(np.array(x[pnames])*np.array(x[qnames])).sum(axis=1)
    x['pred2']=np.where(x['pred']>0.5,1,0)
    RMSE=np.mean((x['rating']-x['pred'])**2)
    RMSE2=np.mean((x['rating']-x['pred2'])**2)
    print(RMSE)
    print(RMSE2)
### cell 4
    t=len(df_test)
    sim_Song=pd.DataFrame(scipy.sparse.load_npz('simUser.npz').todense())
    sim_Song.index=pd.read_csv('Itemnames.csv',sep=';')['Song']
    sim_Song.columns=pd.read_csv('Itemnames.csv',sep=';')['Song']
    beta_s=beta_s.set_index('Song')

名称错误： 未定义名称"df_test">

当global df_train, df_test, df, x, beta_s, beta_u放在单元格 3 的顶部时，它可以正常工作

Answer 1

不知何故，问题%%time.如果我突然删除它，一切正常。