Question

我正在尝试制作我的第一张Matplotlib小提琴图，并且我正在使用此SO帖子中的确切代码，但遇到KeyError错误。我不知道那是什么意思。有什么想法吗？

Process pandas dataframe into violinplot

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x = np.random.poisson(lam =3, size=100)
y = np.random.choice(["S{}".format(i+1) for i in range(6)], size=len(x))
df = pd.DataFrame({"Scenario":y, "LMP":x})

fig, axes = plt.subplots()

axes.violinplot(dataset = [df[df.Scenario == 'S1']["LMP"],
                           df[df.Scenario == 'S2']["LMP"],
                           df[df.Scenario == 'S3']["LMP"],
                           df[df.Scenario == 'S4']["LMP"],
                           df[df.Scenario == 'S5']["LMP"],
                           df[df.Scenario == 'S6']["LMP"] ] )

错误：

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-cd0789171d00> in <module>
     15                            df[df.Scenario == 'S4']["LMP"],
     16                            df[df.Scenario == 'S5']["LMP"],
---> 17                            df[df.Scenario == 'S6']["LMP"] ] )
     18 
     19 # axes.set_title('Day Ahead Market')

c:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py in inner(ax, data, *args, **kwargs)
   1808                         "the Matplotlib list!)" % (label_namer, func.__name__),
   1809                         RuntimeWarning, stacklevel=2)
-> 1810             return func(ax, *args, **kwargs)
   1811 
   1812         inner.__doc__ = _add_data_doc(inner.__doc__,

c:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py in violinplot(self, dataset, positions, vert, widths, showmeans, showextrema, showmedians, points, bw_method)
   7915             return kde.evaluate(coords)
   7916 
-> 7917         vpstats = cbook.violin_stats(dataset, _kde_method, points=points)
   7918         return self.violin(vpstats, positions=positions, vert=vert,
   7919                            widths=widths, showmeans=showmeans,

c:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\cbook\__init__.py in violin_stats(X, method, points)
   1460         # Evaluate the kernel density estimate
   1461         coords = np.linspace(min_val, max_val, points)
-> 1462         stats['vals'] = method(x, coords)
   1463         stats['coords'] = coords
   1464 

c:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py in _kde_method(X, coords)
   7910         def _kde_method(X, coords):
   7911             # fallback gracefully if the vector contains only one value
-> 7912             if np.all(X[0] == X):
   7913                 return (X[0] == coords).astype(float)
   7914             kde = mlab.GaussianKDE(X, bw_method)

c:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\series.py in __getitem__(self, key)
    765         key = com._apply_if_callable(key, self)
    766         try:
--> 767             result = self.index.get_value(self, key)
    768 
    769             if not is_scalar(result):

c:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_value(self, series, key)
   3116         try:
   3117             return self._engine.get_value(s, k,
-> 3118                                           tz=getattr(series.dtype, 'tz', None))
   3119         except KeyError as e1:
   3120             if len(self) > 0 and self.inferred_type in ['integer', 'boolean']:

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

KeyError: 0

Answer 1

每当在容器中查找项目失败时，都会引发KeyError。这些查询中使用的值是 keys ，并且错误表示0不是该数据帧的有效密钥。

DataFrame对象不是传统的NumPy数组。它们包含一个 index ，它基于或多或少的任意信息（包括数字数据，还包括日期，字符串等）提供对数据的快速查找。这与标准ndarray相对，后者仅允许将线性索引（即位置）作为有效键。因此，当您执行类似df[0]的操作时，这是尝试在框架索引中找到值0，而不是检索数组中的第一项。

但是，如果您进行df[df.Scenario == 'S1']['LMP'].index，则应该看到：

Int64Index([8, 20, 25, 27, 28, 35, 52, 57, 62, 68, 72, 74, 77, 80, 81, 83, 97], dtype='int64')

请注意，找不到0，因此找不到KeyError。 matplotlib设计用于NumPy ndarray对象，而不是熊猫DataFrame对象。它对这种花哨的索引一无所知，因此这些类型的错误很常见。

您可以选择几种方法来解决此问题。首先，将要绘制的数据转换为数组。您可以对每个此类数组使用df[df.Scenario == 'S1']['LMP'].values进行此操作。

另一种方法是使用像seaborn这样的程序包，该程序包专门用于处理Pandas框架。一般来说，我强烈推荐Seaborn，这是一个非常漂亮且设计精心的套件。例如，它具有自己的violinplot版本，它支持DataFrame和大量选项。

如何创建Matplotlib小提琴图

1 个答案: