Question

我在制作pandas系列对象的直方图时遇到问题，我无法理解为什么它不起作用。代码之前运行良好，但现在却没有。

这是我的一些代码（具体来说，我正在尝试制作直方图的pandas系列对象）：

type(dfj2_MARKET1['VSPD2_perc'])

输出结果： pandas.core.series.Series

这是我的绘图代码：

fig, axes = plt.subplots(1, 7, figsize=(30,4))
axes[0].hist(dfj2_MARKET1['VSPD1_perc'],alpha=0.9, color='blue')
axes[0].grid(True)
axes[0].set_title(MARKET1 + '  5-40 km / h')

错误讯息：

    AttributeError                            Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-75-3810c361db30> in <module>()
      1 fig, axes = plt.subplots(1, 7, figsize=(30,4))
      2 
    ----> 3 axes[1].hist(dfj2_MARKET1['VSPD2_perc'],alpha=0.9, color='blue')
      4 axes[1].grid(True)
      5 axes[1].set_xlabel('Time spent [%]')

    C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes.pyc in hist(self, x, bins, range, normed,          weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label,    stacked, **kwargs)
   8322             # this will automatically overwrite bins,
   8323             # so that each histogram uses the same bins
-> 8324             m, bins = np.histogram(x[i], bins, weights=w[i], **hist_kwargs)
   8325             m = m.astype(float) # causes problems later if it's an int
   8326             if mlast is None:

    C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.pyc in histogram(a, bins, range,     normed, weights, density)
    158         if (mn > mx):
    159             raise AttributeError(
--> 160                 'max must be larger than min in range parameter.')
    161 
    162     if not iterable(bins):

AttributeError: max must be larger than min in range parameter.

Answer 1

如果系列中有NaN值，则会发生此错误。可能是这样吗？

matplotlib的hist函数无法很好地处理这些NaN。例如：

s = pd.Series([1,2,3,2,2,3,5,2,3,2,np.nan])
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(s, alpha=0.9, color='blue')

产生相同的错误AttributeError: max must be larger than min in range parameter.一个选项是例如在绘图之前删除NaN。这将有效：

ax.hist(s.dropna(), alpha=0.9, color='blue')

另一种选择是在您的系列中使用pandas hist方法，并将axes[0]提供给ax关键字：

dfj2_MARKET1['VSPD1_perc'].hist(ax=axes[0], alpha=0.9, color='blue')

Answer 2

错误正确地是由如上所述的NaN值引起的。只需使用：

df = df['column_name'].apply(pd.to_numeric)

如果该值不是数字，然后应用：

df = df['column_name'].replace(np.nan, your_value)

使用直方图的Matplotlib / Pandas错误

2 个答案: