修正这段代码 :df.groupby('room_type')['price'].mean().plot(kind='bar') plt.show(),TypeError: 'Categorical' with dtype category does not support reduction 'mean'
时间: 2023-09-04 10:07:23 浏览: 39
这段代码的问题是因为 'room_type' 列的数据类型是 categorical,而mean()方法不支持对categorical类型的列进行计算。因此,我们需要将 'room_type' 列转换为数值类型,然后再进行计算。修正后的代码如下:
```python
df['room_type'] = df['room_type'].cat.codes # 将 'room_type' 列转换为数值类型
df.groupby('room_type')['price'].mean().plot(kind='bar')
plt.show()
```
注意:转换为数值类型后,'room_type' 列的值变成了0、1、2等数值,因此在绘制图表时,需要使用对应的标签来代替数值,以便更好地理解和解释图表。可以使用cat.categories属性获取原始的标签列表。
相关问题
修正这段代码 # 查看不同房型的平均价格: df.groupby('room_type') ['price'].mean(),AttributeError: 'list' object has no attribute 'mean'plot(kind='bar') plt.show(),
这段代码中存在两个问题:
1. AttributeError: 'list' object has no attribute 'mean'错误,这是因为在对DataFrame进行groupby操作后,'price'列被转化为了一个Series对象,而不是列表对象。因此,我们需要使用Series对象的mean()方法来计算平均值,而不是列表对象的mean()方法。修正后的代码如下:
df.groupby('room_type')['price'].mean()
2. plot(kind='bar') plt.show()这一行代码缺少DataFrame对象的调用,应该在groupby后直接调用plot()方法,修正后的代码如下:
df.groupby('room_type')['price'].mean().plot(kind='bar')
plt.show()
plt.plot(df.index[train_size:], df.values[train_size:], label='Real Data') plt.plot(df.index[train_size:], rev, label='Predicted Data')
这段代码使用了 `plt.plot()` 函数绘制了两条曲线,分别代表实际数据和预测数据。
第一条曲线使用了 `df.index[train_size:]` 和 `df.values[train_size:]` 作为 x 轴和 y 轴数据,分别表示实际数据的时间序列和数值。其中,`df.index[train_size:]` 表示时间序列的切片,从第 `train_size` 个时间点开始,一直到最后一个时间点;`df.values[train_size:]` 表示数值的切片,也是从第 `train_size` 个时间点开始,一直到最后一个时间点。
第二条曲线使用了 `df.index[train_size:]` 和 `rev` 作为 x 轴和 y 轴数据,分别表示预测数据的时间序列和数值。其中,`df.index[train_size:]` 表示时间序列的切片,与第一条曲线保持一致;`rev` 表示预测数据的数值序列,即经过反向恢复后的原始序列。
这两条曲线分别用 `'Real Data'` 和 `'Predicted Data'` 作为标签,通过 `label` 参数传递给 `plt.plot()` 函数,最后使用 `plt.legend()` 函数添加图例,方便对比。