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 10:47:13 浏览: 37
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

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) ```

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 /data/workspace/myshixun/src/task2.py:12: FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime instead. new_data['weekdays'] = pd.to_datetime(new_data['time']).apply(pd.datetime.weekday) + 1 #时间转化 /usr/local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/cbook/__init__.py:1402: FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is deprecated and will be removed in a future version. Convert to a numpy array before indexing instead. x[:, None] /usr/local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_base.py:276: FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is deprecated and will be removed in a future version. Convert to a numpy array before indexing instead. x = x[:, np.newaxis] /usr/local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_base.py:278: FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is deprecated and will be removed in a future version. Convert to a numpy array before indexing instead. y = y[:, np.newaxis] 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!

这个问题似乎不是一个问题,而是一段代码的输出结果。这段代码包含了一些FutureWarning,这是由于使用了即将被弃用的代码或方法而产生的警告。这些警告不会影响代码的运行,但是建议尽快修改代码以避免可能出现的问题。另外,这段代码还包含了两张关系图,分别是购买意愿与星期之间的关系图和购买意愿与日期之间的关系图。这些图表可能是使用matplotlib等数据可视化工具生成的。

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#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!

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