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

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 matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv",encoding='gbk') data = df["价格"].values labels = df["位置"].values plt.figure(dpi=150) sns.barplot(labels, data)

这段代码是使用 Python 中的 Matplotlib 和 Seaborn 库来绘制淘宝数据集中不同位置商品价格的柱状图。其中，通过 Pandas 库读取 csv 文件中的数据，并将价格和位置分别赋值给 data 和 labels 变量。接着，利用 seaborn 库的 barplot 函数，将位置作为 x 轴，价格作为 y 轴，绘制柱状图。最后，通过设置 figure 函数的 dpi 参数来控制图像的清晰度。

# 处理数据 data_array = df.to_numpy() row_names = df['下行用户平均速率(Mbit/s)'] col_names = df['下行PRB平均利用率(%)'] # 绘制热力图 sns.heatmap(data_array, cmap="YlGnBu", xticklabels=row_names, yticklabels=col_names) plt.show()

这段代码的作用是将DataFrame中的数据转换为一个numpy数组，然后使用seaborn库绘制热力图。具体来说，首先通过`df.to_numpy()`将DataFrame转换为numpy数组，然后分别从DataFrame中获取行名和列名，存储到`row_names`和`col_names`变量中。接下来，使用`seaborn.heatmap()`函数绘制热力图，其中`data_array`参数为要绘制的numpy数组，`cmap`参数为颜色映射，`xticklabels`和`yticklabels`参数分别为行名和列名。最后使用`plt.show()`函数显示热力图。需要注意的是，绘制热力图前应该先导入必要的库，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 处理数据
df = pd.read_csv('data.csv')
data_array = df.to_numpy()
row_names = df['下行用户平均速率(Mbit/s)']
col_names = df['下行PRB平均利用率(%)']

# 绘制热力图
sns.heatmap(data_array, cmap="YlGnBu", xticklabels=row_names, yticklabels=col_names)
plt.show()