Python 使用直方图的Matplotlib/Pandas错误

我在制作熊猫系列对象的直方图时遇到问题，我不明白为什么它不起作用。该代码以前运行良好，但现在不行

下面是我的一段代码（具体地说，我正试图制作一个熊猫系列对象的直方图）：

其中输出结果：

pandas.core.series.series

这是我的绘图代码：

fig, axes = plt.subplots(1, 7, figsize=(30,4))
axes[0].hist(dfj2_MARKET1['VSPD1_perc'],alpha=0.9, color='blue')
axes[0].grid(True)
axes[0].set_title(MARKET1 + '  5-40 km / h')

错误消息：

    AttributeError                            Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-75-3810c361db30> in <module>()
      1 fig, axes = plt.subplots(1, 7, figsize=(30,4))
      2 
    ----> 3 axes[1].hist(dfj2_MARKET1['VSPD2_perc'],alpha=0.9, color='blue')
      4 axes[1].grid(True)
      5 axes[1].set_xlabel('Time spent [%]')

    C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes.pyc in hist(self, x, bins, range, normed,          weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label,    stacked, **kwargs)
   8322             # this will automatically overwrite bins,
   8323             # so that each histogram uses the same bins
-> 8324             m, bins = np.histogram(x[i], bins, weights=w[i], **hist_kwargs)
   8325             m = m.astype(float) # causes problems later if it's an int
   8326             if mlast is None:

    C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.pyc in histogram(a, bins, range,     normed, weights, density)
    158         if (mn > mx):
    159             raise AttributeError(
--> 160                 'max must be larger than min in range parameter.')
    161 
    162     if not iterable(bins):

AttributeError: max must be larger than min in range parameter.

AttributeError回溯（最近一次调用）
在（）
1图，轴=plt.子批次（1,7，figsize=（30,4））
2.
---->3轴[1]。历史（dfj2_MARKET1['VSPD2_perc']，alpha=0.9，color='blue'）
4轴[1]。栅格（真）
5轴[1]。设置_xlabel（'花费的时间[%]”）
hist中的C:\Python27\lib\site packages\matplotlib\axes.pyc（self、x、bin、range、normed、weights、累计、底部、histtype、align、orientation、rwidth、log、color、label、stacked、**kwargs）
8322#这将自动覆盖垃圾箱，
8323#因此每个直方图使用相同的箱子
->8324米，箱子=np。柱状图（x[i]，箱子，重量=w[i]，**hist_kwargs）
8325 m=m.astype（float）#如果是int，则稍后会导致问题
8326如果mlast为无：
直方图中的C:\Python27\lib\site packages\numpy\lib\function\u base.pyc（a、箱子、范围、标准化、权重、密度）
158如果（mn>mx）：
159提高属性错误(
-->160“最大值必须大于范围参数中的最小值”。）
161
162如果无法安装（箱子）：
AttributeError:范围参数中的最大值必须大于最小值。

当序列中有NaN值时，会发生此错误。是这样吗

matplotlib的

hist

函数无法很好地处理这些NaN。例如：

s = pd.Series([1,2,3,2,2,3,5,2,3,2,np.nan])
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(s, alpha=0.9, color='blue')

产生相同的错误

AttributeError:max在范围参数中必须大于min。

一个选项是例如在打印前删除NaN。这将有助于：

ax.hist(s.dropna(), alpha=0.9, color='blue')

另一个选项是对序列使用pandas

hist

方法，并为

ax

关键字提供

axs[0]

：

dfj2_MARKET1['VSPD1_perc'].hist(ax=axes[0], alpha=0.9, color='blue')

---

如上所述，

NaN

值正确地导致了该错误。只需使用：

df = df['column_name'].apply(pd.to_numeric)

如果该值不是数字，则应用：

df = df['column_name'].replace(np.nan, your_value)

---

嗯，这对我有用。你能显示你的数据帧吗？嗯，奇怪的是，当我这样做的时候，我实际上可以生成一个直方图：s=dfj2_MARKET1['VSPD1_perc']s.hist（）是的，但是你使用的是pandas

hist

函数，而不是matplotlibs。这将按预期处理eg NAN。查看我的更新。

df = df['column_name'].replace(np.nan, your_value)