在Jupyter笔记本电脑Python中加载绘图的巨大程序

我对Jupyter笔记本有一个很大的问题。 当他使用plot数据包构建图形时，为了显示下一个图形，我必须重新加载数据集，否则会弹出一个错误：

TypeError:list索引必须是整数或切片，而不是str。当我重新打开项目时，使用Plotly创建的所有图形都不可见，只有白色背景，如果我想看到它们，我必须重新加载它们，以及重新加载数据集后的所有内容，即：

1） 我在Jupyte笔记本中打开该项目，Plotly创建的所有图形都不可见（例如Seaborn创建的其他图形可见）

2） 我加载Plotly图表，但我可以逐个加载它们，因为首先我必须加载数据集，然后加载图表，因此所有Plotly图表都会出现不同的错误：
TypeError:列表索引必须是整数或切片

我该怎么办？怎么修理？这严重妨碍了工作

这是我的图书馆：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
import plotly.offline as py
import plotly.graph_objs as go
import plotly.tools as tls

这是此错误的一个示例，但如果我反复加载数据集并加载此绘图，则一切都会正常：

以及绘图代码的示例：

#Distribution of credit risk in dataset (target variable)

#Size of the plot
figsize=(10,5)

#Sums of good and bad credits in the dataset
goodCount = data[data["Risk"]== 'good']["Risk"].value_counts().values
badCount = data[data["Risk"]== 'bad']["Risk"].value_counts().values

#Bar fo good credit
trace0 = go.Bar(x = data[data["Risk"]== 'good']["Risk"].value_counts().index.values,
               y = data[data["Risk"]== 'good']["Risk"].value_counts().values,
               name='Good credit',
               text= goodCount, 
               textposition="auto", 
               marker = dict(color = "green", line=dict(color="black", width=1),),opacity=1)

#Bar of bad credit
trace1 = go.Bar(x = data[data["Risk"]== 'bad']["Risk"].value_counts().index.values,
               y = data[data["Risk"]== 'bad']["Risk"].value_counts().values,
               name='Bad credit', 
               text= badCount, 
               textposition="auto", 
               marker = dict(color = "red", line=dict(color="black", width=1),),opacity=1)

#Creation of bar plot 
data = [trace0, trace1]
layout = go.Layout()
layout = go.Layout(yaxis=dict(title='Count'),
                   xaxis=dict(title='Risk variable'),
                   title='Distribution of target variable in the dataset')


fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()

Plotly运行活动JavaScript，但由于安全原因，在重新打开笔记本时会被阻止。您可以查看NBVIEWER保存的笔记本，并将显示绘图情节。中间有两个绘图图在NBVIEW中可见。您将看到它们在源gist站点或重新打开活动笔记本时不可见。或者，您可以将绘图另存为图像并在另一个单元格中引用，请参阅。