Matplotlib条形图错误-TypeError：只能将大小为1的数组转换为Python标量

假设我有以下数据帧：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime as dt

df = pd.DataFrame(
    [
        ['2008-02-19', 10],
        ['2008-03-01', 15],
        ['2009-02-05', 20],
        ['2009-05-10', 40],
        ['2010-10-10', 25],
        ['2010-11-15', 5]
    ],
    columns = ['Date', 'DollarTotal']
)
df

我想按年份绘制总和，因此我执行以下转换：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df_Year = df.groupby(df['Date'].dt.year)
df_Year = df_Year.sum('DollarTotal')
df_Year

matplotlib中的以下代码创建以下图表：

fig,ax = plt.subplots()
ax.plot(df_Year.index, df_Year.values)
ax.set_xlabel("OrderYear")
ax.set_ylabel("$ Total")
ax.set_title("Annual Purchase Amount")
plt.xticks([x for x in df_Year.index], rotation=0)
plt.show()

当我想要使用相同的数据帧创建条形图时，就会出现问题。通过将上述代码从ax.plot更改为ax.bar，我得到以下错误：

在matplotlib中绘图时，我以前从未遇到过此错误。我做错了什么

请参阅下面dm2的答案，它解决了这个问题

编辑：

我刚刚弄明白为什么我过去从来没有遇到过这个问题。这与我如何总结groupby有关。如果我将df_Year=df_Year.sum'DollarTotal'替换为df_Year=df_Year['DollarTotal'].sum，则不会出现此问题

df = pd.DataFrame(
    [
        ['2008-02-19', 10],
        ['2008-03-01', 15],
        ['2009-02-05', 20],
        ['2009-05-10', 40],
        ['2010-10-10', 25],
        ['2010-11-15', 5]
    ],
    columns = ['Date', 'DollarTotal']
)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df_Year = df.groupby(df['Date'].dt.year)
df_Year = df_Year['DollarTotal'].sum()
df_Year

从中，函数期望高度参数为标量或标量序列。pandas.DataFrame.values是一个二维数组，第一维是行，第二维是列，即使只有一列，它也是一个二维数组，所以它是一个数组序列。因此，如果使用df.values，还需要将其重塑为预期的序列，即一维标量数组，即df.values.restrapelendf

或者，特别是在您的代码中：ax.bardf_Year.index、df_Year.values.reformelendf_Year

结果:

从中，函数期望高度参数为标量或标量序列。pandas.DataFrame.values是一个二维数组，第一维是行，第二维是列，即使只有一列，它也是一个二维数组，所以它是一个数组序列。因此，如果使用df.values，还需要将其重塑为预期的序列，即一维标量数组，即df.values.restrapelendf

或者，特别是在您的代码中：ax.bardf_Year.index、df_Year.values.reformelendf_Year

结果:

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您也可以在以下wat中使用熊猫的名称：

df_Year.plot.bar()
plt.show()

这将产生：

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您也可以在以下wat中使用熊猫的名称：

df_Year.plot.bar()
plt.show()

这将产生：

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请不要将代码/数据/错误消息作为图像发布。将文本直接发布在SO上。请不要将代码/数据/错误消息作为图像发布。直接在此处发布文本。是的，它可以正常工作，无需重塑，因为在groupby和总和聚合之后的df_Year实际上是一个系列，而不是一个数据帧，这意味着一旦通过df_Year.values获得其值，您得到的是一维数组，而不是之前得到的二维数组。是的，它可以正常工作，无需重塑，因为在groupby和sum聚合之后的df_Year实际上是一个pandas系列，而不是一个DataFrame，这意味着一旦您通过df_Year.values获得其值，得到的是一维数组，而不是以前得到的二维数组