Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86188\PycharmProjects\pythonProject5\feature4.py", line 28, in <module> time_between_views_and_purchases = data.loc[data['event_type'] == 'purchase'].groupby('user_id')['timestamp'].diff().dt.total_seconds().div(3600).reset_index(name='time_between_views_and_purchases') File "C:\Python37\lib\site-packages\pandas\core\groupby\generic.py", line 1538, in __getitem__ return super().__getitem__(key) File "C:\Python37\lib\site-packages\pandas\core\base.py", line 232, in __getitem__ raise KeyError(f"Column not found: {key}") KeyError: 'Column not found: timestamp' 进程已结束,退出代码1
时间: 2023-06-17 07:06:00 浏览: 85
这个错误提示显示在你的代码中没有名为 'timestamp' 的列,所以无法进行分组和计算。请检查你的数据框中是否有名为 'timestamp' 的列,并确保它被正确地命名。如果确实存在该列,你可以尝试使用 data.columns 确认列名是否正确,或者使用 data.head() 查看前几行数据以确定列名是否正确。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "C:\Users\梁静\PycharmProjects\pythonProject\1.py", line 65, in <module> track_feature_point('D:/1212/12124.mp4', 100, 100) File "C:\Users\梁静\PycharmProjects\pythonProject\1.py", line 40, in track_feature_point cv2.arrowedLine(frame, (p0[0][0], p0[0][1]), (p1[0][0], p1[0][1]), color, 2) IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1 怎么解决
这个错误的意思是索引值 1 超出了数组的边界,数组的大小为 1。这可能是由于在使用 p0 或 p1 时出现了问题,导致其中一个数组的大小不正确。
你可以添加一些调试语句来检查 p0 和 p1 的大小,看看它们是否正确,并确定是否存在其他问题。例如,你可以在调用 `cv2.calcOpticalFlowPyrLK` 后添加以下代码:
```
print('p0: ', p0.shape)
print('p1: ', p1.shape)
```
这将显示每个数组的大小。如果其中一个数组没有正确设置,你应该检查相关代码行,并查看是否有任何错误。
C:\Users\chentj\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\base.py:443: UserWarning: X has feature names, but PCA was fitted without feature names warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "C:\Users\chentj\PycharmProjects\pythonProject\云计算\课程设计\2.py", line 56, in <module> X_test_pca = pca.transform(X_test) # 使用训练集的 PCA 进行降维 File "C:\Users\chentj\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\decomposition\_base.py", line 120, in transform X = self._validate_data(X, dtype=[np.float64, np.float32], reset=False) File "C:\Users\chentj\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 600, in _validate_data self._check_n_features(X, reset=reset) File "C:\Users\chentj\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 400, in _check_n_features raise ValueError( ValueError: X has 3 features, but PCA is expecting 9 features as input. 代码出错原因
根据错误信息,可以看出代码出错的原因是PCA期望输入的特征数为9,但是实际输入的特征数为3。这可能是由于训练集和测试集的特征数不一致导致的。
您可以检查一下X_train和X_test的维度及特征数是否一致,如果不一致,可以对数据进行处理,使其具有相同的特征数。另外,您也可以检查一下PCA模型的参数设置是否正确,特别是n_components参数是否设置为期望的降维后的特征数。
阅读全文