Traceback (most recent call last): File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\azhe.py", line 63, in <module> sns.heatmap(data.corr()) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 10054, in corr mat = data.to_numpy(dtype=float, na_value=np.nan, copy=False) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 1838, in to_numpy result = self._mgr.as_array(dtype=dtype, copy=copy, na_value=na_value) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 1732, in as_array arr = self._interleave(dtype=dtype, na_value=na_value) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 1794, in _interleave result[rl.indexer] = arr ValueError: could not convert string to float: 'PAYMENT'

时间: 2023-07-06 17:30:26 浏览: 78
这个错误的意思是说在使用`sns.heatmap()`函数时,出现了`ValueError`,原因是无法将字符串类型的数据转换成浮点数类型。这个错误一般出现在数据中存在字符串类型的列,例如,在使用Pandas的`corr()`函数计算数据集的相关性时,如果数据集中有非数值列,就会引发这个错误。 解决方法是将非数值列的数据删除或转换成数值类型(比如将分类数据转换成数值类型)。可以使用`drop()`函数删除非数值列,或者使用`astype()`函数将列中的数据类型转换成数值类型。例如,将`data`中的非数值列删除: ```python data = data.select_dtypes(include=[np.number]) sns.heatmap(data.corr()) ``` 或者使用`astype()`函数将非数值列转换成数值类型: ```python data['column_name'] = data['column_name'].astype('float') sns.heatmap(data.corr()) ``` 其中,`column_name`是需要转换的列的名称。
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