Seaborn 'Could not interpret input' 错误
Seaborn 'Could not interpret input' error
我读过引发类似异常的帖子(即:, and there),但不是特别有用,因为错误基本上是由于拼写错误造成的。
下面是引发我的错误的非常简单的代码。阅读 seaborn 文档和示例没有帮助。
import pandas
import seaborn
df=pandas.DataFrame([[0,25.0,100],[0,24.0,95],[0,25.6,90],[0,20,120],[0,21,130],[0,22.5,115],[1,25.0,100],[1,26.0,150],[1,24.0,120],[1,20.0,200],[1,15.0,250]], columns=["meter","T°@T","meter-reading"])
df
输出:
meter T°@T meter-reading
0 0 25.0 100
1 0 24.0 95
2 0 25.6 90
3 0 20.0 120
4 0 21.0 130
5 0 22.5 115
6 1 25.0 100
7 1 26.0 150
8 1 24.0 120
9 1 20.0 200
10 1 15.0 250
然后尝试绘制 FacetGrid:
g=seaborn.FacetGrid(data=df, col="meter").map(seaborn.relplot, x="T°@T",y="meter-reading")
Error: Could not interpret input 'T°@T'
非常奇怪的是,.map 遇到问题,但其他代码工作正常:
seaborn.relplot(data=df,x="T°@T",y="meter-reading")
我做错了什么?
PS: Jupyter Notebook 和 Spyder 都出现异常
我猜这是一个错误,因为 relplot 本身可以展开多个图形。因此,您可以通过指定 sns.scatterplot
来绘制图形。我不认为 `meter' 是 color-coded 因为它不是类别变量。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
g = sns.FacetGrid(data=df, col="meter")
g.map_dataframe(sns.scatterplot, x=df["T°@T"], y=df["meter-reading"], hue='meter')
g.set_axis_labels('T°@T','meter-reading')
g.add_legend()
我读过引发类似异常的帖子(即:
下面是引发我的错误的非常简单的代码。阅读 seaborn 文档和示例没有帮助。
import pandas
import seaborn
df=pandas.DataFrame([[0,25.0,100],[0,24.0,95],[0,25.6,90],[0,20,120],[0,21,130],[0,22.5,115],[1,25.0,100],[1,26.0,150],[1,24.0,120],[1,20.0,200],[1,15.0,250]], columns=["meter","T°@T","meter-reading"])
df
输出:
meter T°@T meter-reading
0 0 25.0 100
1 0 24.0 95
2 0 25.6 90
3 0 20.0 120
4 0 21.0 130
5 0 22.5 115
6 1 25.0 100
7 1 26.0 150
8 1 24.0 120
9 1 20.0 200
10 1 15.0 250
然后尝试绘制 FacetGrid:
g=seaborn.FacetGrid(data=df, col="meter").map(seaborn.relplot, x="T°@T",y="meter-reading")
Error: Could not interpret input 'T°@T'
非常奇怪的是,.map 遇到问题,但其他代码工作正常:
seaborn.relplot(data=df,x="T°@T",y="meter-reading")
我做错了什么?
PS: Jupyter Notebook 和 Spyder 都出现异常
我猜这是一个错误,因为 relplot 本身可以展开多个图形。因此,您可以通过指定 sns.scatterplot
来绘制图形。我不认为 `meter' 是 color-coded 因为它不是类别变量。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
g = sns.FacetGrid(data=df, col="meter")
g.map_dataframe(sns.scatterplot, x=df["T°@T"], y=df["meter-reading"], hue='meter')
g.set_axis_labels('T°@T','meter-reading')
g.add_legend()