import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 导入 Excel 表数据 data = pd.read_excel('路径/文件名.xlsx') # 提取需要的列数据 x = data['x列名'] y = data['y列名'] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("折线图示例") plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") # 显示图形 plt.show() 报错：KeyError: '年份'，怎么处理

报错 `KeyError: '年份'` 意味着在 Excel 表中没有找到名为 `'年份'` 的列。请确保在 `data` 中正确指定了 Excel 表中的列名。

你可以检查以下几点以解决这个问题：

1. 确保 `'年份'` 列名与实际 Excel 表中的列名一致。大小写和空格等字符都需要匹配。

2. 确保 Excel 表中存在 `'年份'` 列并且有数据。你可以使用 `print(data.head())` 查看表的前几行数据，以确认列名和数据是否正确读取。

如果你确定 Excel 表中有 `'年份'` 列，并且在代码中正确指定了列名，但仍然遇到问题，可以尝试检查 Excel 表的格式是否正确，或者尝试使用其他方法读取 Excel 数据。例如，可以使用 `data = pd.read_csv('路径/文件名.csv')` 来读取 CSV 格式的文件。

希望这些提示能帮助你解决问题！

相关问题

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")读入后怎么取字段

你可以使用 Pandas 的 `loc` 或 `iloc` 方法来取出 DataFrame 中的特定字段。具体而言，`loc` 方法可以通过列名来取出字段，而 `iloc` 方法可以通过列的索引来取出字段。以下是两种方法的示例：

假设你要取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段，其中 `sale` 字段在第 2 列，`date` 字段在第 3 列，你可以这样做：

使用 `loc` 方法：

# 通过列名取出字段
df_new = df.loc[:, ["sale", "date"]]

使用 `iloc` 方法：

# 通过列的索引取出字段
df_new = df.iloc[:, [1, 2]]

上述代码中，`df_new` 就是取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段后得到的新 DataFrame。其中 `:` 表示取出所有行，`["sale", "date"]` 或 `[1, 2]` 表示取出第 2 列和第 3 列。你可以根据实际需要修改这些代码。

import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx') # 提取特征列 feature_columns = ["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)", "Bearing type","Plane linear"] X = data[feature_columns] # 使用DBSCAN进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) dbscan.fit(X) # 获取聚类结果 labels = dbscan.labels_

你的代码看起来基本上是正确的，但是在使用DBSCAN进行聚类之后，你可以使用混淆矩阵（confusion matrix）来评估聚类结果的准确性，而不是直接使用聚类标签。混淆矩阵可以显示实际类别与聚类标签之间的对应关系。

以下是一个示例代码，展示了如何计算混淆矩阵并将其绘制成热力图：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx')

# 提取特征列
feature_columns = ["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)",
"Bearing type","Plane linear"]
X = data[feature_columns]

# 使用DBSCAN进行聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = dbscan.labels_

# 获取实际类别（如果有的话）
# actual_labels = data["actual_label_column"]

# 计算混淆矩阵
confusion_mat = confusion_matrix(actual_labels, labels)

# 绘制热力图
sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="YlGnBu")
plt.xlabel('Predicted Labels')
plt.ylabel('Actual Labels')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()

请将上述代码中的`actual_label_column`替换为你数据中实际的类别列，如果没有实际类别可以注释掉该行代码。然后运行脚本，就能够得到混淆矩阵并绘制成热力图了。

希望能对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。