pandas 在 sublime 不报错但是画不了图

这可能是因为您没有正确配置 matplotlib。请尝试在代码中加入以下两行，看看是否解决了问题：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

如果还是不行的话，您可以尝试检查您的 matplotlib 版本是否与 pandas 兼容，或者是否需要更新 matplotlib。如果还是无法解决问题，您可以提供更详细的错误信息以便我们更好地解决问题。

相关问题

pandas读取csv文件报错

可能出现以下几种情况导致pandas读取csv文件报错：

1. 文件路径错误：请检查文件路径是否正确，包括文件名、文件路径、后缀名等。

2. 编码格式错误：csv文件的编码格式可能与读取时指定的编码格式不一致。可以尝试使用UTF-8、GBK等常见编码格式。

3. 分隔符错误：csv文件中的分隔符可能与读取时指定的分隔符不一致。可以使用pandas.read_csv()函数中的sep参数指定分隔符。

4. 缺失值处理：csv文件中可能存在缺失值，可以使用pandas.read_csv()函数中的na_values参数指定缺失值的表示方式。

5. 数据类型不一致：csv文件中的某些列可能存在不一致的数据类型，可以使用pandas.read_csv()函数中的dtype参数指定每列的数据类型。

如果以上方法都不起作用，可以尝试打开csv文件并手动检查文件内容是否正确。

pandas读取csv文件报错解决办法

你好！关于pandas读取CSV文件报错的解决办法，可能有以下几种情况和对应的解决方法：

1. 文件路径错误：首先需要确保文件路径是正确的，包括文件名和文件所在的目录路径。可以使用绝对路径或相对路径指定文件路径。

2. 文件编码问题：如果CSV文件的编码格式与默认编码格式不一致，可能会导致读取报错。可以尝试使用`encoding`参数指定正确的编码格式，例如`encoding='utf-8'`。

3. 分隔符问题：CSV文件中数据字段通常以逗号分隔，但也有可能使用其他分隔符（如制表符、分号等）。可以使用`sep`参数指定正确的分隔符，例如`sep=';'`。

4. 缺失值处理：某些CSV文件中可能存在缺失值，如果默认的缺失值表示方式与实际不一致，可能导致读取报错。可以使用`na_values`参数指定正确的缺失值表示方式，例如`na_values=['NA', 'NULL']`。

5. 数据类型推断问题：如果CSV文件中的数据类型与默认的数据类型推断不一致，可能导致读取报错。可以使用`dtype`参数指定每列的数据类型，例如`dtype={'column_name': str}`。

6. 跳过错误行：如果CSV文件中包含一些错误行，可以使用`error_bad_lines=False`参数跳过这些错误行继续读取。

如果以上方法都无法解决问题，请提供更详细的错误信息和相关代码，以便更好地帮助你解决问题。