import seaborn as sns # 导入数据 df = pd.concat((record_4,record_5)) # 绘制密度轮廓图 sns.kdeplot(data=df, x="early_return_amount", y="total_loan", fill=True, cmap="Blues", thresh=0, levels=15) # 设置图形参数 plt.xlabel("early_return_amount") plt.ylabel("total_loan") plt.title("Density contour plot") plt.show()为什么会报错
时间: 2023-11-06 09:05:42 浏览: 34
可能出现以下几种情况导致报错:
1. 没有正确导入 seaborn 库,可以使用以下代码导入:
```
import seaborn as sns
```
2. 没有正确导入 pandas 库,可以使用以下代码导入:
```
import pandas as pd
```
3. 数据集中存在缺失值或者数据格式错误,需要先进行数据清洗和处理。
4. 数据集中的某些列名与代码中不一致,需要检查列名是否正确。
5. 数据集中的某些列可能不是数值型数据类型,需要转换为数值型数据类型。
可以逐一检查以上几个方面,找出导致错误的原因。
相关问题
import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 fig= plt.figure(figsize=(30, 25), dpi=300) ax1= fig.add_subplot(131) # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") 把Fendmc是140-160马力四轮驱动动力换挡拖拉机查找出来
你可以使用 Pandas 的 loc 函数来筛选符合条件的数据,代码如下:
```python
df.loc[(df['Fendmc'] == '140-160马力四轮驱动动力换挡拖拉机')]
```
其中,`df['Fendmc']` 表示选取数据表中名为 Fendmc 的列,`==` 表示判断是否相等,`'140-160马力四轮驱动动力换挡拖拉机'` 则为要查找的值。
这行代码会返回符合条件的所有行数据,你可以根据需要进行进一步处理。
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns df=pd.read_csv("heart.csv")
这段代码是在Python中使用pandas和matplotlib库读取一个名为"heart.csv"的数据文件,并将其存储在名为df的变量中。然后,使用%matplotlib inline命令将图形内嵌到Notebook中,并使用seaborn库中的sns命令设置图形样式。这段代码的目的是为了准备数据以进行数据可视化和分析。