python报错Futurelarning: The pandas.np module isdeprecatedandwill be removed from pandas in a future version. Import numpy directly instead.

时间: 2023-11-28 17:47:13 浏览: 79
这个报错是因为在pandas中调用了已经弃用的pandas.np模块。这个模块在未来版本的pandas中将会被移除。建议你直接引入numpy模块。你可以在代码中将以下语句： ```python import pandas.np as np ``` 替换为 ```python import numpy as np ``` 这样就可以避免这个报错了。
相关问题

Futurelarning: The pandas.np module isdeprecatedandwill be removed from pandas in a future version. Import numpy directly instead.

Thank you for letting me know. Yes, that is correct. The pandas.np module is deprecated and will be removed in a future version of pandas. To avoid any compatibility issues, it is recommended to import numpy directly instead of using pandas.np. You can simply replace any usage of pandas.np with numpy in your code.

The pandas.np module is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import numpy directly instead. df = df.replace('|', pd.np.nan)#有报错

你的问题是关于pandas.np模块的弃用问题。这个警告信息是因为pandas.np模块在未来的版本中将被移除，建议直接导入numpy模块。你可以将代码中的`pd.np`替换为`np`即可，前提是你已经正确导入了numpy模块。替换后的代码如下： ``` import numpy as np df = df.replace('|', np.nan) ```
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这段提示信息的意思是，函数load_boston已经被弃用了，在1.0版本中已经弃用，在1.2版本中将被删除。波士顿房价数据集存在伦理问题，因此强烈不建议在非研究和教育伦理问题的情况下使用该数据集。...

#coding:utf8 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np sns.set_style('darkgrid') import matplotlib.font_manager as fm myfont=fm.FontProperties(fname=r'./data/simhei.ttf') #请完善下面的函数 def push_week(new_data): ############ Begin ############ new_data=new_data[new_data['type']==4].copy() #选取样本 new_data['weekdays'] = pd.to_datetime(new_data['time']).apply(lambda x: x.weekday()+1) #时间转化 week_days = new_data.groupby('weekdays')['user_id'].count() #统计购买次数 fig=plt.figure(figsize=(8,6)) #设置大小 bar_width = 0.33 # 设置宽度 plt.bar(week_days.index.values , week_days.values, bar_width, label='下单的次数') plt.xlabel('时间',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylabel('数量',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.title('一周内每天的下单情况',fontproperties=myfont,fontsize=12) plt.xticks(week_days.index.values, ('周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'),fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylim(0,300) plt.legend(prop=myfont) ############ End ############ plt.savefig('./task2/task2_week.png') plt.close(fig) def push_date(new_data): new_data = new_data[(new_data['type'] == 4) & (pd.to_datetime(new_data['time']) < pd.to_datetime('2016-03-01'))].copy() #选出2016年数据 new_data['days'] = [x.day for x in pd.to_datetime(new_data['time'])] #选出天数 renew=new_data.groupby('days')['sku_id'].count() fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(renew.index.values,renew.values,label='购买次数') plt.xlabel('天数',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylabel('次数',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.title('购买量和月内日期的关系',fontproperties=myfont,fontsize=12) plt.legend(prop=myfont) ############ End ############ plt.savefig('./task2/task2_date.png') plt.close(fig) 报错src/task2_test.py:22: FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime instead. data['weekdays'] = pd.to_datetime(data['time']).apply(pd.datetime.weekday) + 1 购买意愿与星期之间的关系图完成！ 购买意愿与日期之间的关系图完成！

import numpy as np sns.set_style('darkgrid') import matplotlib.font_manager as fm myfont=fm.FontProperties(fname=r'./data/simhei.ttf') #请完善下面的函数 def push_week(new_data): ############ Begin ...

上面代码报错E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:47: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=colors[i], marker=markers[i], E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:50: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show()

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import ...

修改报错的语句：words_count=df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg({"count":numpy.size}) print(words_count) words_count=words_count.reset_index().sort_values(by=["count"],ascending=False) words_count.head()

FutureWarning: Using a dict on a groupby is deprecated and will be removed in a future version of pandas. 这是因为 agg 函数的参数应该是一个函数或函数列表，而不是字典。为了避免这个警告和报错，您...

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