如何修复 pandas：类型错误：没有要绘制的数字数据

使用 pandas 时可能遇到的错误是：

 TypeError : no numeric data to plot

当您尝试从 pandas DataFrame 绘制值，但没有要绘制的数值时，会发生此错误。

当您认为 DataFrame 中的某一列是数字，但实际上它是不同的数据类型时，通常会发生此错误。

以下示例展示了如何在实践中纠正此错误。

如何重现错误

假设我们有以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': ['5', '7', '7', '9', '12'],
                   ' rebounds ': ['11', '8', '10', '6', '6'],
                   ' blocks ': ['4', '7', '7', '6', '5']})

#view DataFrame
df

	team points rebound blocks
0 A 5 11 4
1 To 7 8 7
2 B 7 10 7
3 B 9 6 6
4 B 12 6 5

现在假设我们尝试为我们认为是数值的三个变量创建线性图：点、反弹和块：

 #attempt to create line plot for points, rebounds, and blocks
df[[' points ', ' rebounds ', ' blocks ']]. plot ()

ValueError : no numeric data to plot

我们收到错误，因为这些列实际上都不是数字。

如何修复错误

我们可以使用dtypes函数来查看 DataFrame 中的每一列属于什么数据类型：

 #display data type of each column in DataFrame
df. dtypes

team object
points object
rebound object
blocks object
dtype:object

我们可以看到 DataFrame 中没有一列是数字的。

我们可以使用.astype()函数将特定列转换为数值：

 #convert points, rebounds, and blocks columns to numeric
df[' points ']=df[' points ']. astype (float)
df[' rebounds ']=df[' rebounds ']. astype (float)
df[' blocks ']=df[' blocks ']. astype (float)

然后我们可以重用plot()函数：

 #create line plot for points, rebounds, and blocks
df[[' points ', ' rebounds ', ' blocks ']]. plot () 

我们能够成功地创建点、弹跳和块的线性图，因为每个变量现在都是数字。

我们可以再次使用dtypes函数来检查这一点：

 #display data type of each column in DataFrame
df. dtypes

team object
float64 points
rebounds float64
blocks float64
dtype:object

其他资源

以下教程解释了如何修复 Python 中的其他常见错误：

如何修复 Pandas 中的 KeyError
如何修复：ValueError：无法将 float NaN 转换为 int
如何修复：ValueError：操作数无法与形状一起广播