df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(4,5)), index=["地区1", "地区2", "地区3","地区4"], columns=["武汉","天门", "黄冈","孝感","广水"]) x = df[4]报错
时间: 2023-09-14 11:09:01 浏览: 62
根据您提供的代码,您的代码中似乎没有出现错误。但是,如果您正尝试使用 x = df[4] 这行代码来取得数据框 df 中 "广水" 这一列数据的话,那么会出现报错。这是因为 Pandas 中使用 [] 符号来取得列数据时,需要使用列名,而不是列的索引位置。因此,正确的获取 "广水" 列数据的方法应该是 x = df["广水"]。
相关问题
pd.DataFrame(np.random.randint(10))优化下
这里的问题是`np.random.randint(10)`返回的是一个int而不是一个数组,应该加上一个shape参数来指定返回数组的形状。另外,使用Pandas的DataFrame构造函数需要输入二维数组或者字典,因此我们需要将随机数组转换为二维数组。
一个优化后的代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
data = np.random.randint(10, size=(5, 3))
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
这里我们通过`size`参数指定了返回数组的形状,然后将结果赋值给`data`变量,再将`data`传给`pd.DataFrame`构造函数来创建DataFrame。
stu = {'name':['小明','王芳','赵平','李红','李涵'], 'sex':['male','female','female','female','male'], 'year':[1996,1997,1994,1999,1996]} data = pd.DataFrame(stu) print(data['sex'].value_counts()) data['sex'].value_counts().plot(kind = 'bar',rot = 30) plt.show() data['sex'].value_counts().plot(kind = 'barh',rot = 30) plt.show() df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,size = (3,3)),index = {'one','two','three'}, columns = ['I1','I2','I3']) df.plot(kind = 'barh') plt.xlabel('Values(m)') plt.ylabel('Class') plt.title('Plot Example') plt.show() wy = pd.Series(np.random.normal(size = 80)) s.hist(bins = 15,grid = False) plt.show()它的错误怎样修改
这段代码没有明显的语法错误,但是有几个问题需要注意:
1. 在绘制 `df` 的水平柱状图时,使用了 `s` 而不是 `df`,应该将 `s` 修改为 `df`。
2. 在绘制直方图时,应该使用 `wy` 而不是 `s`,因为 `s` 没有被定义过。
所以修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
stu = {'name':['小明','王芳','赵平','李红','李涵'], 'sex':['male','female','female','female','male'], 'year':[1996,1997,1994,1999,1996]}
data = pd.DataFrame(stu)
print(data['sex'].value_counts())
data['sex'].value_counts().plot(kind='bar', rot=30)
plt.show()
data['sex'].value_counts().plot(kind='barh', rot=30)
plt.show()
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, size=(3, 3)), index={'one', 'two', 'three'}, columns=['I1', 'I2', 'I3'])
df.plot(kind='barh')
plt.xlabel('Values(m)')
plt.ylabel('Class')
plt.title('Plot Example')
plt.show()
wy = pd.Series(np.random.normal(size=80))
wy.hist(bins=15, grid=False)
plt.show()
```
希望对您有帮助。