开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

当数据集明显具有正确的数据时，Pandas pyplot抛出错误“没有要绘制的数字数据”。

当数据集明显具有正确的数据时，Pandas pyplot抛出错误“没有要绘制的数字数据”可能是由于以下原因导致的：

数据类型错误：确保数据集中的数据类型正确。Pandas pyplot通常需要数字数据来绘制图表，如果数据类型不正确（例如字符串或日期），则会抛出该错误。可以使用Pandas的astype()方法将数据转换为正确的数据类型。
数据缺失：检查数据集中是否存在缺失值。如果数据集中有缺失值，Pandas pyplot可能无法绘制图表并抛出该错误。可以使用Pandas的dropna()方法删除包含缺失值的行或使用fillna()方法填充缺失值。
数据格式错误：确保数据集的格式正确。Pandas pyplot通常需要数据以正确的格式进行输入，例如数据应该是一个数组或DataFrame对象。如果数据格式不正确，可以使用Pandas的to_numeric()方法将数据转换为正确的格式。
数据集为空：检查数据集是否为空。如果数据集为空，Pandas pyplot将无法绘制图表并抛出该错误。可以使用Pandas的empty属性检查数据集是否为空。
数据集索引错误：确保数据集具有正确的索引。Pandas pyplot通常需要正确的索引来绘制图表。如果索引不正确，可以使用Pandas的set_index()方法设置正确的索引。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云服务器（CVM）和腾讯云数据库（TencentDB）。

腾讯云服务器（CVM）是一种可扩展的云计算服务，提供高性能、可靠的虚拟机实例，适用于各种计算场景。您可以根据自己的需求选择不同配置的云服务器，并根据需要进行弹性扩展。了解更多信息，请访问：腾讯云服务器（CVM）产品介绍

腾讯云数据库（TencentDB）是一种高性能、可扩展的云数据库服务，支持多种数据库引擎（如MySQL、Redis等），提供可靠的数据存储和管理解决方案。您可以根据自己的需求选择不同类型的数据库实例，并根据需要进行弹性扩展。了解更多信息，请访问：腾讯云数据库（TencentDB）产品介绍

相关搜索:使用datareader中的股票数据时，Pandas错误“没有要绘制的数字数据”pandas绘图错误TypeError:空“”DataFrame“”：没有要绘制的数值数据当数据量很大时，如何正确绘制数据帧的两列？当新数据集没有覆盖训练集的所有特征时，如何预测新数据集的标签？当一个对象没有要抓取的数据时，会显示抓取错误如何使用pandas和matplotlib.pyplot绘制半大型数据集(~20k点)？有没有更好的绘图工具？TypeError:空“DataFrame”：在国家/地区shp文件中绘制Mirai感染时，在Geopandas中没有要绘制的数字数据。当没有要加载的数据时，如何操作anychart资源甘特图标题中显示的日期当设置为嵌套响应的全局变量时，响应数据中的Hypen抛出错误当数据没有大的/inf/NaN值时，sklearn的yeo-johnson抛出"ValueError: Input Input infinity“Pandas Dataframe:当行包含不同的国家时，合并来自两个全局数据集的列 “AttributeError：'DataFrameGroupBy‘对象没有’get‘属性”当试图在Seaborn的.boxplot()中绘制分组数据的框图时 VueJS -当子组件中的数据用作另一个组件中的数据时，为什么子组件中的数据没有正确更新？当响应数据不包含要使用组合进行解码的对象时，我如何抛出错误？当使用SwiftSoup进行分析时，url数据任务没有显示正确的内容吗？Swift 5 为什么R Shiny在绘制从reactive()函数返回的数据(ggplot2)时抛出此错误？pandas，matplolib，当我没有最近几天的数据时，我如何绘制最近30天的空位置图当尝试使用pandas从我的数据集中删除列时，我得到错误"['churn'] not found in axis“当源数据库和目标数据库具有不同的字符集时，我可以将GoldenGate与自治数据库一起使用吗？如何在部署具有时间维度的多维数据集时修复元数据管理器中的错误[ 'Date‘离散化属性不能具有相关属性]

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Pandas数据应用：电子商务数据分析

常见问题：重复记录：同一笔订单可能被多次记录，导致数据冗余。异常值：某些数值明显偏离正常范围，可能是由于数据录入错误或系统故障引起的。...例如，绘制销售额随时间的变化趋势图：import matplotlib.pyplot as plt# 按月汇总销售额monthly_sales = df.resample('M', on='order_date...('销售额')plt.title('每月销售额变化趋势')plt.show()常见问题：内存不足：当处理大规模数据时，可能会遇到内存不足的问题，导致程序崩溃。...以下是几种常见的报错及其解决方法：KeyError：当尝试访问不存在的列时，会出现 KeyError。确保列名拼写正确，并且该列确实存在于 DataFrame 中。...# 错误示例df['non_existent_column']# 解决方法：检查列名是否存在print(df.columns)ValueError：当数据类型不匹配时，可能会抛出 ValueError。

2631 0

Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

用于Rating的饼状图从上面的饼图中，我们不能正确的推断出“所有人10+”和“成熟17+”。当这两类人的价值观有点相似的时候，很难评估他们之间的差别。...但是，如果我们必须推断两个数字列之间的关系，比如“评级和大小”或“评级和评论”，会怎么样呢? 当我们想要绘制数据集中任意两个数值列之间的关系时，可以使用散点图。...此图是机器学习领域的最强大的可视化工具。让我们看看数据集评级和大小中的两个数字列的散点图是什么样子的。首先，我们将使用matplotlib绘制图，然后我们将看到它在seaborn中的样子。...我们将使用sn .heatmap()绘制可视化图。当你有以下数据时，我们可以创建一个热图。 ? 上面的表是使用来自Pandas的透视表创建的。现在，让我们看看如何为上表创建一个热图。...带有一些自定义的热图代码在我们给出“annot = True”的代码中，当annot为真时，图中的每个单元格都会显示它的值。如果我们在代码中没有提到annot，那么它的默认值为False。

6.7K3 0

Python时间序列预测案例研究：巴尔的摩年度用水量

validation.csv：从1954年到1963年的观测结果（10次观测）。验证数据集大约是原始数据集的12％。请注意，保存的数据集没有标题行，因此我们不需要在稍后处理这些文件时满足这一点。...这将会给予那些严重错误的预测更大的权重值（使得错误预测更加明显），并且和原始数据的单位相同。对数据的任何转换必须在RMSE被计算和报告之前撤销，以使不同方法之间的性能可以直接比较。...注意该系列中的任何明显的时间结构。此图中一些观测值显示：随着时间的推移，用水量似乎呈上升趋势。虽然有一些大的波动，但似乎没有明显的异常值。这个系列的最后几年有一个下降的趋势。...当调用fit（）时，我们还将禁止从模型中自动添加一个趋势常量，方法是将“ trend”参数设置为“ nc ” 。下面列出了网格搜索版本测试工具的完整示例。...当前稳定版本的statsmodels库（v0.6.1）中存在一个错误，当您尝试从文件加载保存的ARIMA模型时会导致错误。

7.2K5 0

Python数据挖掘指南

我们想要了解数据是否是数字（int64，float64）或不是（对象）。我使用Pandas从csv文件导入了数据框，我做的第一件事是确保它正确读取。...其次，使用plt.pyplot.hist（）绘制分析所针对的变量的直方图。...在“普通最小二乘法”模块会做大量的工作，当涉及到捣弄数字在Python中回归。...当您打印OLS回归的摘要时，可以轻松找到所有相关信息，包括R平方，t统计量，标准误差和相关系数。...如果您的数据具有不均匀的聚类概率，K-means的假设会失败（它们在每个簇中没有大致相同的观察量），或者具有非球形簇。

9480 0

Pandas数据应用：金融数据分析

内存溢出当处理大规模金融数据时，可能会遇到内存不足的问题。可以使用chunksize参数分块读取数据。...# 错误示例df[df['column'] > 0]['new_column'] = 1# 正确示例df_copy = df.copy()df_copy.loc[df_copy['column'] >...KeyError当访问不存在的列时，会抛出KeyError。可以通过检查列名是否存在来避免这个问题。...ValueError在进行数据转换时，如果数据格式不符合预期，可能会抛出ValueError。可以通过异常处理机制来捕获并处理这类错误。...date', inplace=True)计算每日收益率df['return'] = df['close'].pct_change()绘制收益率图表import matplotlib.pyplot as

1311 0

数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

我们创建一个数据集展示更加明显，大家可以运行这段代码查看效果： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...默认情况下，面积图是堆叠的。要生成堆叠面积图，每列必须全部为正值或全部为负值。当输入数据包含NaN时，它将自动由0填充。...，因为上限和下限都差的很多，用集中的数据集更好展现效果。...带有DataFrame的饼图需要通过y参数或subplots=True指定目标列。当指定y时，将绘制所选列的饼图。如果指定subplots=True，则每个列的饼图都将绘制为subplots。...大多数Pandas图都使用标签和颜色参数（注意这些参数上没有“s”）。与matplotlib.pyplot一致。pie（）必须使用标签和颜色。如果要隐藏楔体标签，指定labels=None。

4254 1

数据可视化(3)-Seaborn系列 | 折线图lineplot()

style:数据中变量名称(比如：二维数据中的列名) 作用：对将生成具有不同破折号、或其他标记的变量进行分组。...hue_norm:tuple或Normalize对象 sizes:list dict或tuple类型作用：设置线宽度，当其为数字时，它也可以是一个元组，指定要使用的最大和最小值，会自动在该范围内对其他值进行规范化...units:对变量识别抽样单位进行分组，使用时，将为每个单元绘制一个单独的行。...estimator:pandas方法的名称或回调函数或者None 作用：用于在同一x水平上聚合y变量的多个观察值的方法，如果为None，则将绘制所有观察结果。...['sex'].apply(lambda x: fun(x)) #展示前5条数据 df[:5] [kuj35jdk3b.png] import pandas as pd import matplotlib.pyplot

25.1K1 1

教程 | 如何在Python中用scikit-learn生成测试数据集

测试数据集 2. 分类测试问题 3. 回归测试问题测试数据集开发和实现机器学习算法时的一个问题是如何知道你是否已经正确实现了他们——它们似乎在有 bug 时也能工作。...你可以控制 moon 形状中的噪声量，以及要生产的样本数量。这个测试问题适用于能够学习非线性类边界的算法。下面的例子生成了一个中等噪音的 moon 数据集。...() 运行该示例会生成并绘制数据集以供查阅，然后再按照指定的类对样本着色。...() 运行该示例并绘制数据集以供查阅。...(X,y) pyplot.show() 运行该示例将生成数据并绘制 x 和 y 的关系，考虑到它是线性的，所以结果是很简单的。

1.2K11 0

机器学习实战第3天：手写数字识别

二、数据集描述手写数字识别数据集包含了一列数字标签，每个数字标签有784个像素值，代表这个数字图片的像素值三、主要代码（1）主要代码库的说明与导入方法 import pandas as pd...它常被用于数据清洗、处理和分析。 import matplotlib.pyplot as plt matplotlib 是一个用于绘制图表和可视化数据的库。...准确度是分类模型预测的正确样本数占总样本数的比例。...（2）数据预处理 1.导入数据使用pandas库导入数据集文件，文件路径要换成自己的 digit = pd.read_csv("datasets/digit-recognizer/train.csv...为3时模型效果最好，我们在应用时就将模型参数设置为3 （5）除数据预处理外的完整代码这里是舍弃了一些寻找特征等工作的完整模型训练代码 import pandas as pd from sklearn.model_selection

2941 0

数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通01-02

它的面向数据集的声明性API让您可以专注于图表的不同元素的含义，而不是如何绘制它们的细节。...这些数据集没有什么特别之处:它们只是pandas数据框架，我们可以用pandas.read_csv()加载它们，也可以手工构建它们。...TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。...没有普遍的最佳方法来可视化数据。不同的问题最好由不同的情节来回答。通过使用一致的面向数据集的API, Seaborn可以轻松地在不同的可视化表示之间切换。...become wider, so that its subplots have the same size and shape: 当添加额外的列时，图形本身将变得更宽，因此其子图具有相同的大小和形状:

2241 0

使用Seaborn和Pandas进行相关性分析和可视化

数据集可以讲述很多故事。要想了解这些故事的展开，最好的方法就是从检查变量之间的相关性开始。在研究数据集时，我首先执行的任务之一是查看哪些变量具有相关性。这让我更好地理解我正在使用的数据。...接近-1时，负相关性越强（即，列越“相反”）。越接近0，相关性越弱。 r值公式 ? 让我们通过一个简单的数据集进行相关性的可视化它具有以下列，重量，年龄（以月为单位），乳牙数量和眼睛颜色。...让我们使用以上数据绘制3个散点图。我们将研究以下3种关系：年龄和体重，年龄和乳牙以及年龄和眼睛的颜色。年龄和体重 ? 当我们观察年龄和体重之间的相关性时，图上的点开始形成一个正斜率。...在上一个散点图中，我们看到一些点没有明显的斜率。该相关性的r值为-0.126163。年龄和眼睛颜色之间没有显著的相关性。这也应该说得通，因为眼睛的颜色不应该随着孩子长大而改变。...导入数据和简单的清洗我们将首先导入数据集，然后使用PANDAS将其转换为DataFrame。

2.5K2 0

《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

根据观测、调查收集到初步的样本数据集后，接下来要考虑的问题是：样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求？...是否出现从未设想过的数据状态？其中有没有什么明显的规律和趋势？各因素之间有什么样的关联性？...(2)标准差标准差度量数据偏离均值的程度 (3) 变异系数变异系数度量标准差相对于均值的离中趋势变异系数主要用来比较两个或多个具有不同单位或不同波动幅度的数据集的离中趋势。...Pandas plot(yen = error) 绘制误差条形图 Pandas 在作图之前，通常要加载以下代码。...当x、y均为实数同维向量时，则描出点(x(i),y(f)),然后用直线依次相连。

2.2K2 0

Pandas数据应用：医疗数据分析

使用pandas.read_csv()、pandas.read_excel()等函数可以方便地加载这些数据。常见问题文件路径错误导致无法读取文件。编码格式不匹配导致乱码。数据缺失或格式不一致。...解决方案确保文件路径正确，并且在读取时指定正确的编码格式。对于缺失值，可以使用dropna()或fillna()方法进行处理；对于格式不一致的问题，可以使用astype()转换数据类型。...import matplotlib.pyplot as plt# 绘制年龄分布直方图plt.figure(figsize=(10, 6))plt.hist(df['age'], bins=20, edgecolor...# 正确的做法df.loc[df['age'] > 60, 'status'] = 'elderly'2. KeyError尝试访问不存在的列名时会引发此错误。...解决方案检查列名拼写是否正确，或者使用df.columns查看所有列名。# 检查列名print(df.columns)3. ValueError当数据类型不匹配或操作不符合逻辑时会抛出此错误。

1802 0

用Pandas在Python中可视化机器学习数据

该皮马印第安人数据集（Pima Indians dataset）用于演示的每个情节。该数据集描述了皮马印第安人的医疗记录，以及每位患者是否在五年内发生糖尿病。因此这是一个分类问题。...这是一个很好的演示数据集，因为所有的输入属性都是数字的，要预测的输出变量是二进制的（0或1）。这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得，并作为每个配方的一部分直接下载。...然后，您可以绘制相关矩阵，并了解哪些变量具有高度相关性。这是有用的，因为如果有高度相关的输入变量在您的数据中，一些机器学习算法如线性和逻辑回归性能可能较差。...散点图对于发现变量之间的结构关系非常有用，例如是否可以用一条线来总结两个变量之间的关系。具有结构化关系的属性也可能是相关的，可以从数据集中移除。...从不同的角度来看，这都是非常有用的。由于每个变量的散点图都没有绘制点，所以对角线显示了每个属性的直方图。

2.8K6 0

手把手教你用 Python 实现针对时间序列预测的特征选择

例如，单变量的时间序列数据集由一系列观察结果组成，它们必须被转换成输入和输出特征，才能用于监督性学习算法。但这里有一个问题：针对每个时间序列问题，你可以处理的特征类型和数量，却并没有明确的限制。...基于 Pandas 库加载该数据集的代码如下，我们将数据保存为一个 Series 对象： # line plot of time series from pandas import Series from...平稳化从上图我们可以看到汽车销量数据明显的季节性和日益增长的变化趋势。...() 代码中，由于最初的 12 个月没有更早的数据用以差分计算，因此被丢弃。...这被称为自相关（autocorrelation），并包括如何绘制自相关图，也称为相关图。自相关图展示了每个滞后观察结果的相关性，以及这些相关性是否具有统计学的显着性。

3.3K8 0

Pandas数据应用：天气数据分析

初识 Pandas 和天气数据1.1 Pandas 简介Pandas 是一个开源的数据分析和操作工具，提供了高效的数据结构和数据分析功能。...)# 绘制温度和滚动平均温度图import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(df.index, df['temperature...为了避免这个警告，建议使用 .loc 或 .iloc 方法来明确指定你要修改的数据。...报错：KeyError当你尝试访问不存在的列时，会抛出 KeyError。...# 错误示例df['temprature']# 正确示例df['temperature']3.3 报错：TypeError如果你尝试对非数值类型的列执行数学运算，会抛出 TypeError。

2101 0

周期序预测列问题中的朴素模型——周期跟随模型（Seasonal Persistence）

在时间序列问题中，我们通常使用跟随预测的模型最为初始参照模型。这种模型在通常情况下效果都是很好的，但是在具有明显周期特性的数据上这种模型的效果就不是很好了。...举例来说，如果数据的观测频率是月，我们现在要预测二月的观测值，当设定时间窗的个数为1时，模型将使用去年二月的观测值作为预测值。当设定的时间窗个数为2时，模型将使用过去两年的观测值取平均作为预测值。...3时均方误差可以达到最小值，当超出三个时误差会急剧增大。...注意销量的值是分数，这意味着销量的单位可能是千/万等等。下载数据集。下载数据集保存到相应目录并重命名为“writing-paper-sales.csv”，还是一样要删除多余的页脚信息。...，可以看到相比前两个数据集，该数据集中的周期性趋势更明显，而且没有明显的增加或降低的趋势。

2.4K7 0

用Pandas在Python中可视化机器学习数据

这组皮马印第安人数据集(Pima Indians dataset)将用于演示每个部分。该数据集记录了皮马印第安人的医疗记录，这些记录显示了每位患者是否在五年内患糖尿病。...这个数据集很适合用于示范，因为所有的输入都为纯数字，而所有的输出变量都为二进制（0或1）。这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得，并且下载后可以为每一个样本直接使用。...短线体现了数据的分布，短线以外的点显示了候选异常值（这些值通常比分布在中间50%的值要大1.5倍）。...然后，您可以绘制相关矩阵，并了解哪些变量具有高相关性。这很有用，因为一些像线性回归和逻辑回归的机器学习算法可能在输入变量高度相关的情况下表现不佳。...然后将所有的散点图绘制在一起，这就是散点图矩阵。散点图对于发现变量之间的结构关系非常有用，例如两个变量之间是否呈线性关系。具有结构化关系的特征可能是相关的，也可能是将要从数据集中删除的候选者。

6.1K5 0

算法入门（八）—— 有“边界感”的支持向量机（SVM）（内附Kaggle实战源码与数据集）

当 ( \xi_i = 0 ) 时，数据点被正确分类。当 ( \xi_i > 0 ) 时，数据点分类错误，且该值越大，错误越严重。...，这是因为lris数据集经过处理，特征很容易分辩的缘故，应用到其他数据集上SVM的效果不一定好，例如接下来的Wine数据集，没有经过特征处理它的效果很多模型都可以做到，但是同样的如果特征处理的方式得当，...这个数据集具有不同的特征，适合展示 SVM 分类的能力。 SVM建模实例——使用Kaggle Wine数据集 1....创建并训练 SVM 模型我们使用高斯 RBF 核函数（径向基核函数），它在许多实际问题中表现非常好，尤其是当数据具有非线性关系时。...这里我上传了一个wine数据集，和本文示例不同的是，该数据集是有八个葡萄酒分类，特征为quality列，所以使用时要仔细查看数据集中的数据。

1511 0

pandas 入门 1 ：数据集的创建和绘制

我们基本上完成了数据集的创建。现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...read_csv处理的第一个记录在CSV文件中为头名。这显然是不正确的，因为csv文件没有为我们提供标题名称。...此时的名称列无关紧要，因为它很可能只是由字母数字字符串（婴儿名称）组成。本专栏中可能存在不良数据，但在此分析时我们不会担心这一点。在出生栏应该只包含代表出生在一个特定年份具有特定名称的婴儿数目的整数。...要意识到除了我们在“名称”列中所做的检查之外，简要地查看数据框内的数据应该是我们在游戏的这个阶段所需要的。随着我们在数据分析生命周期中的继续，我们将有很多机会找到数据集的任何问题。...与该表一起，最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎的婴儿名称。plot()是一个方便的属性，pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。

6.1K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭