使用datareader中的股票数据时，Pandas错误“没有要绘制的数字数据”

通常是由于数据类型不匹配或数据缺失导致的。以下是可能的解决方案和建议：

1. 数据类型不匹配：确保使用datareader获取的股票数据的数据类型正确。例如，确保股票价格是数值类型（float或int），日期是datetime类型等。
2. 数据缺失：检查数据是否存在缺失值。如果数据中存在缺失值，可以考虑使用Pandas的fillna()方法或dropna()方法来处理缺失值。fillna()方法可以用特定的值填充缺失值，而dropna()方法可以删除包含缺失值的行或列。
3. 数据格式转换：如果数据类型不匹配或存在缺失值，可以尝试进行数据格式转换。使用Pandas的astype()方法可以将数据类型转换为正确的类型。例如，将股票价格转换为float类型。
4. 数据可视化：如果问题仅限于绘制数据时出现错误，可以尝试使用其他绘图库或方法来绘制股票数据。除了Pandas的绘图功能，还可以尝试使用Matplotlib、Seaborn等库来绘制数据。
5. 检查数据源：确保使用datareader获取股票数据的数据源是可靠和准确的。有时候数据源本身可能存在问题，导致无法正确获取或绘制数据。

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