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生成数据框的一系列计算以提供 NaN 占总行数的百分比,如图所示:
data = df.isnull().sum()/len(df)*100
RecordID 0.000000
ContactID 0.000000
EmailAddress 0.000000
ExternalID 100.000000
Date 0.000000
Name 0.000000
Owner 67.471362
Priority 0.000000
Status 0.000000
Subject 0.000000
Description 0.000000
Type 0.000000
dtype: float64
我想做的是在 seaborn sns.heatmap(data)
中将其表示为热图,吸引读者注意那些 100 和 67% 的人,不幸的是我遇到了这个错误
IndexError: Inconsistent shape between the condition and the input (got (12, 1) and (12,))
完整回溯:
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-05db696a3a9b> in <module>()
----> 1 sns.heatmap(data)
~\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\seaborn\matrix.py in heatmap(data, vmin, vmax, cmap, center, robust, annot, fmt, annot_kws, linewidths, linecolor, cbar, cbar_kws, cbar_ax, square, xticklabels, yticklabels, mask, ax, **kwargs)
515 plotter = _HeatMapper(data, vmin, vmax, cmap, center, robust, annot, fmt,
516 annot_kws, cbar, cbar_kws, xticklabels,
--> 517 yticklabels, mask)
518
519 # Add the pcolormesh kwargs here
~\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\seaborn\matrix.py in __init__(self, data, vmin, vmax, cmap, center, robust, annot, fmt, annot_kws, cbar, cbar_kws, xticklabels, yticklabels, mask)
114 mask = _matrix_mask(data, mask)
115
--> 116 plot_data = np.ma.masked_where(np.asarray(mask), plot_data)
117
118 # Get good names for the rows and columns
~\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\numpy\ma\core.py in masked_where(condition, a, copy)
1934 if cshape and cshape != ashape:
1935 raise IndexError("Inconsistent shape between the condition and the input"
-> 1936 " (got %s and %s)" % (cshape, ashape))
1937 if hasattr(a, '_mask'):
1938 cond = mask_or(cond, a._mask)
IndexError: Inconsistent shape between the condition and the input (got (12, 1) and (12,))
我的研究是否在 numpy 广播规则周围遇到了很多问题,或者 3 年前的错误 - 这些都不是很有帮助。
一如既往的感谢。
最佳答案
您的 data
变量是 pd.Series
的一个实例,它本质上是一维的。然而,sns.heatmap
需要 2D 输入。例如,快速修复如下:
sns.heatmap(data.to_frame())
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