Python 如何创建Matplotlib小提琴图

我正在尝试让我的第一个Matplotlib小提琴图继续运行，我使用了这篇文章中的确切代码，但是得到了一个keyrerror错误。我不知道那是什么意思。有什么想法吗

错误：

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KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-cd0789171d00> in <module>
     15                            df[df.Scenario == 'S4']["LMP"],
     16                            df[df.Scenario == 'S5']["LMP"],
---> 17                            df[df.Scenario == 'S6']["LMP"] ] )
     18 
     19 # axes.set_title('Day Ahead Market')

c:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py in inner(ax, data, *args, **kwargs)
   1808                         "the Matplotlib list!)" % (label_namer, func.__name__),
   1809                         RuntimeWarning, stacklevel=2)
-> 1810             return func(ax, *args, **kwargs)
   1811 
   1812         inner.__doc__ = _add_data_doc(inner.__doc__,

c:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py in violinplot(self, dataset, positions, vert, widths, showmeans, showextrema, showmedians, points, bw_method)
   7915             return kde.evaluate(coords)
   7916 
-> 7917         vpstats = cbook.violin_stats(dataset, _kde_method, points=points)
   7918         return self.violin(vpstats, positions=positions, vert=vert,
   7919                            widths=widths, showmeans=showmeans,

c:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\cbook\__init__.py in violin_stats(X, method, points)
   1460         # Evaluate the kernel density estimate
   1461         coords = np.linspace(min_val, max_val, points)
-> 1462         stats['vals'] = method(x, coords)
   1463         stats['coords'] = coords
   1464 

c:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py in _kde_method(X, coords)
   7910         def _kde_method(X, coords):
   7911             # fallback gracefully if the vector contains only one value
-> 7912             if np.all(X[0] == X):
   7913                 return (X[0] == coords).astype(float)
   7914             kde = mlab.GaussianKDE(X, bw_method)

c:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\series.py in __getitem__(self, key)
    765         key = com._apply_if_callable(key, self)
    766         try:
--> 767             result = self.index.get_value(self, key)
    768 
    769             if not is_scalar(result):

c:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_value(self, series, key)
   3116         try:
   3117             return self._engine.get_value(s, k,
-> 3118                                           tz=getattr(series.dtype, 'tz', None))
   3119         except KeyError as e1:
   3120             if len(self) > 0 and self.inferred_type in ['integer', 'boolean']:

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

KeyError: 0

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KeyError回溯（最近一次呼叫最后一次）
在里面
15 df[df.Scenario=='S4'][“LMP”]，
16 df[df.Scenario=='S5'][“LMP”]，
--->17 df[df.Scenario=='S6'][“LMP”]]
18
19轴。设置标题（“日前市场”）
c:\Anaconda\lib\site packages\matplotlib\\uuuu init\uuuuuu.py在内部（ax、数据、*args、**kwargs）
1808“Matplotlib列表！）”%（标签名称，函数名称），
1809运行时警告，堆栈级别=2）
->1810返回函数（ax，*args，**kwargs）
1811
1812内部.\uuuuu文档\uuuuu=\u添加数据\uu文档（内部.\uuuuu文档\uuuuuuuuuu），
violinplot中的c:\Anaconda\lib\site packages\matplotlib\axes\\u axes.py（自身、数据集、位置、垂直、宽度、显示平均值、显示极值、显示中间值、点、bw_方法）
7915返回kde.evaluate（coords）
7916
->7917 vpstats=cbook.visioner\u stats（数据集，kde\u方法，点=点）
7918返回自小提琴（vpstats，位置=位置，垂直=垂直，
7919宽度=宽度，显示方式=显示方式，
c:\Anaconda\lib\site packages\matplotlib\cbook\\uuuuuu init\uuuuuuuuuu.py在VIVISON\u统计中（X，方法，点）
1460#评估核密度估计值
1461坐标=np.linspace（最小值、最大值、点）
->1462统计数据['VAL']=方法（x，坐标）
1463统计数据['coords']=coords
1464
c:\Anaconda\lib\site packages\matplotlib\axes\\u axes.py in_kde_方法（X，coords）
7910定义方法（X，坐标）：
7911#如果向量只包含一个值，则优雅地回退
->7912如果np.all（X[0]==X）：
7913返回（X[0]==coords）.astype（float）
7914 kde=mlab.GaussianKDE（X，bw_方法）
c:\Anaconda\lib\site packages\pandas\core\series.py in\uuuuu getitem\uuuuuuu（self，key）
765 key=com.\u如果可调用（key，self），则应用
766尝试：
-->767结果=self.index.get_值（self，key）
768
769如果不是标量（结果）：
c:\Anaconda\lib\site packages\pandas\core\index\base.py in get\u value（self、series、key）
3116尝试：
3117返回自身引擎。获取值（s，k，
->3118 tz=getattr（series.dtype，“tz”，无））
3119除键错误为e1外：
3120如果len（self）>0且self.u输入['integer'，'boolean']：
pandas\\u libs\index.pyx在pandas.\u libs.index.IndexEngine.get\u value（）中
pandas\\u libs\index.pyx在pandas.\u libs.index.IndexEngine.get\u value（）中
熊猫\\u libs\index.pyx在熊猫中。\ u libs.index.IndexEngine.get_loc（）
pandas\\u libs\hashtable\u class\u helper.pxi在pandas.\u libs.hashtable.Int64HashTable.get\u item（）中
pandas\\u libs\hashtable\u class\u helper.pxi在pandas.\u libs.hashtable.Int64HashTable.get\u item（）中
关键错误：0

当在容器中查找项目失败时，会引发

键错误

。这些查找中使用的值是键，错误表示

0

不是数据帧的有效键

DataFrame

对象不是传统的NumPy数组。它们包含一个索引，可以根据或多或少的任意信息快速查找数据，包括数字数据、日期、字符串等。这与标准的

ndarray

s不同，后者只允许线性索引（即位置）作为有效键。因此，当您执行类似于

df[0]

的操作时，这是尝试在帧索引中查找值

0

，而不是检索数组中的第一项

但是，如果您执行

df[df.Scenario=='S1']['LMP'].index

，您应该会看到：

Int64Index([8, 20, 25, 27, 28, 35, 52, 57, 62, 68, 72, 74, 77, 80, 81, 83, 97], dtype='int64')

请注意，

0

找不到，因此

KeyError

matplotlib

设计用于NumPy

ndarray

对象，而不是Pandas

DataFrame

对象。它对这种奇特的索引一无所知，因此这些类型的错误很常见

您有几个选项可以解决此问题。首先，将要打印的数据转换为数组。您可以使用

df[df.Scenario=='S1']['LMP']]来完成此操作。对于每个这样的数组，值为

另一个是使用一个包，比如，它是专门为熊猫框架设计的。我强烈推荐Seaborn，总体来说，它是一个非常漂亮和设计良好的包。例如，它有自己的版本，支持
DataFrame
s和一系列选项。
我可以通过将
values
在每个系列之后：
df[df.Scenario=='S1'][“LMP”].值
。感谢@bnaecker的解释和解决方案，效果非常好！不过更好的是，你帮助我发现了Seaborn，我明白你为什么推荐它。非常感谢你的帮助。
Int64Index([8, 20, 25, 27, 28, 35, 52, 57, 62, 68, 72, 74, 77, 80, 81, 83, 97], dtype='int64')