Pandas / pyplot histogram:可以绘制df而不是子集

时间:2015-11-24 17:40:54

标签: python python-2.7 pandas matplotlib ipython-notebook

df是一个巨大的数据帧。我只需要Zcoord>的子集。 1。

df = pandas.DataFrame(first)
df.columns = ['Xcoord', 'Ycoord', 'Zcoord', 'Angle']
df0 = df[df.Zcoord>1]

绘制直方图df的相同代码对df0不起作用。

plot1 = plt.figure(1)
plt.hist(df0.Zcoord, bins=100, normed=False)
plt.show()

Ipython吐出KeyError:0。

python 2.7.9 anaconda,ipython 2.2.0,OS 10.9.4

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-42-71643df3888f> in <module>()
      1 plot1 = plt.figure(1)
----> 2 plt.hist(df0.Zcoord, bins=100, normed=False)
      3 
      4 plt.show()
      5 from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages

/Users/Kit/anaconda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.pyc in hist(x, bins, range, normed, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, hold, **kwargs)
   2888                       histtype=histtype, align=align, orientation=orientation,
   2889                       rwidth=rwidth, log=log, color=color, label=label,
-> 2890                       stacked=stacked, **kwargs)
   2891         draw_if_interactive()
   2892     finally:

/Users/Kit/anaconda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/axes/_axes.pyc in hist(self, x, bins, range, normed, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, **kwargs)
   5560         # Massage 'x' for processing.
   5561         # NOTE: Be sure any changes here is also done below to 'weights'
-> 5562         if isinstance(x, np.ndarray) or not iterable(x[0]):
   5563             # TODO: support masked arrays;
   5564             x = np.asarray(x)

/Users/Kit/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/series.pyc in __getitem__(self, key)
    482     def __getitem__(self, key):
    483         try:
--> 484             result = self.index.get_value(self, key)
    485 
    486             if not np.isscalar(result):

/Users/Kit/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/index.pyc in get_value(self, series, key)
   1194 
   1195         try:
-> 1196             return self._engine.get_value(s, k)
   1197         except KeyError as e1:
   1198             if len(self) > 0 and self.inferred_type in ['integer','boolean']:

/Users/Kit/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/index.so in pandas.index.IndexEngine.get_value (pandas/index.c:2993)()

/Users/Kit/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/index.so in pandas.index.IndexEngine.get_value (pandas/index.c:2808)()

/Users/Kit/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/index.so in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:3440)()

KeyError: 0

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

您正在将pandas.Series传递给matplotlib(df0.Zcoord)。但是,目前,matplotlib对于它是否喜欢被喂食pandas数据类型(而不是numpy ndarray&#39; s)有点犹豫不决。

在matplotlib源的内部的某个点上,直方图函数可能试图得到我被要求处理的第一个项目&#34;并且它可能会用致电input[0],其中input是其被要求咀嚼的内容。如果inputnumpy.ndarray,那么一切都很有效。但是,如果inputpandas.Series或(甚至更糟)pandas.DataFrame,则表达式input[0]将具有非常不同的含义。在这种情况下,根据您提供给plt.hist的数据的结构,在尝试索引输入时可能会有KeyError

在您的特定情况下,这可能在df整体上正常工作,因为df可能有一个整数索引([0, 1, 2, ..., len(df)-1]),这是{的一个默认行索引{1}}。但是,当您在DataFrame中选择要df时,结果会随着索引({1}}的一个子集而结束(可能会结束df0 )。因此,df(索引包含[3, 6, 9, 12, ...])的所有内容都可以正常工作,但会在df上打击块(具有讽刺意味的是,如果名称0未出现在df0中索引)。

快速修复...而不是

0

运行此

plt.hist(df0.Zcoord, bins=100, normed=False)

我的猜测是一切都会好。