如何修复:TypeError: no numeric data to plot

yizhihongxing

针对 TypeError: no numeric data to plot 错误,我们需要仔细检查代码中的变量类型是否正确,并确保传给 plot 函数的数据类型是数值型的。

以下是可能的修复步骤:

1.确认数据类型:检查数据类型是否正确,数据类型应该是数值型的。可以使用类型打印函数,例如 print(type(data)) 来检查数据的类型。同时还应该检查传递给 plot 函数的数据类型是否正确。例如,如果数据是一个列表或numpy数组,可以使用 print(data.dtype)print(type(data)) 来检查数据类型。

2.数据预处理:如果数据类型不是数值型的,或者数据不是以正确的方式排列的,我们可以预处理数据以确保我们正在传递正确的数据类型给 plot 函数。例如,将字符串类型的数据转换为数值型。

3.重新检查代码:检查代码是否存在其他错误,例如变量名称错误、错误的引用或错误的函数调用。这些错误可能会导致无法计算某些值或传递正确的数据类型。

综上所述,通过确认数据类型、数据预处理和重新检查代码等多个步骤,我们可以修复 TypeError: no numeric data to plot 错误。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:如何修复:TypeError: no numeric data to plot - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • 用Pandas的read_html()来抓取维基百科的表格

    当需要从网页上抓取表格数据时,Pandas中的read_html()函数可以帮助我们快速实现数据爬取。这个函数可以自动解析HTML页面中的表格标签,返回一个DataFrame对象,我们可以用它来进一步分析并处理数据。 下面是利用read_html()函数抓取维基百科的表格的示例代码: import pandas as pd url = ‘https://zh…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在Python中计算滚动相关度

    要计算两个网页的滚动相关度,可以考虑使用selenium模块来模拟滚动网页的过程,以及使用BeautifulSoup模块来提取网页信息。 首先,需要通过selenium加载两个网页,并且使用相同的滚动方式对它们进行滚动,具体代码如下: from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Pandas中的分层数据

    Pandas中的分层数据是指可以包含多个级别(层次)的数据。分层数据在数据分析和处理中非常常见,Pandas提供了一系列处理分层数据的工具。 分层索引 分层数据通常使用分层索引来表示。Pandas中的分层索引可以是具有多个级别的索引(Index)或列(Column),它们可以在创建数据时指定,或者在数据已经存在的情况下使用reindex方法进行重新索引。 下…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 用Pandas进行数据规范化

    使用Pandas进行数据规范化的过程可以分为以下几步: 导入Pandas库 首先需要导入Pandas库,并创建一个数据框来存放需要规范化的数据。 import pandas as pd # 创建一个包含需要规范化数据的数据框 df = pd.read_csv(‘data.csv’) 数据处理 对于需要规范化的数据,可能存在一些缺失值或异常值需要处理。可以使用…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Python中的pandas.eval()函数

    当我们想要在Python中进行一些类似于SQL语句的计算时,Pandas的eval()函数可以为我们提供快速且简单的解决方案。通过eval()函数,我们可以在不需要创建临时变量的情况下,直接对Pandas数据进行操作,从而加快计算速度。 eval()函数的基本语法为:eval(expression, **kwargs)。其中expression是要计算的字符…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Spark DataFrame和Pandas DataFrame的区别

    Spark DataFrame和Pandas DataFrame都是数据分析工具中被广泛使用的数据结构,但它们的设计和功能有很大的区别。 Spark DataFrame是一种基于分布式计算框架Spark的分布式数据集合。Spark DataFrame的设计使用了类似于SQL的查询结构,支持大规模的数据处理和分布式计算。Spark DataFrame的底层实现…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 使用BeautifulSoup将XML结构转换为DataFrame

    将XML结构转化为Dataframe,需要先安装两个Python包:beautifulsoup4 和 pandas。 首先,导入需要的包: from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd 然后,打开XML文件并解析。 with open(‘example.xml’) as f: data = f.read(…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Jupyter笔记本的技巧和窍门

    当使用Jupyter笔记本时,有一些技巧和窍门可以使您的开发和协作变得更容易和高效。以下是一些常用的技巧和窍门: 1. 使用快捷键 Jupyter笔记本内置了许多快捷键,可以帮助您更快地进行操作。可以通过在Jupyter笔记本中选择Help -> Keyboard Shortcuts查看所有可用的快捷键。以下是一些最有用的快捷键: Enter: 进入编…

    python-answer 2023年3月27日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部