首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用matplotlib绘制多列: KeyError

KeyError是Python中的一个异常类型,表示在字典或其他映射类型中使用了不存在的键。在使用matplotlib绘制多列时,如果出现KeyError,通常是因为在绘图过程中引用了不存在的列名。

解决KeyError的方法取决于具体的情况,以下是一些常见的解决方法:

  1. 检查列名:首先,确保你使用的列名是正确的。可以通过打印数据集的列名或使用.describe()方法来查看数据集的摘要信息。
  2. 检查数据类型:确保你的数据类型是正确的。有时,列名可能包含空格或其他特殊字符,导致无法正确引用。可以尝试使用dataframe.columns方法来获取列名,并检查是否有额外的空格或特殊字符。
  3. 检查数据集:确保你的数据集中包含了你要引用的列。可以使用dataframe.head()方法查看数据集的前几行,确认列名是否存在。
  4. 检查数据格式:如果你的数据集中包含缺失值或非数值类型的数据,可能会导致KeyError。可以使用dataframe.info()方法来查看数据集的详细信息,包括每列的数据类型和缺失值情况。
  5. 检查索引:如果你使用的是索引而不是列名进行绘图,确保索引的范围和顺序是正确的。可以使用dataframe.index方法来查看索引的信息。

在绘制多列时,可以使用matplotlib的subplot功能创建多个子图,每个子图对应一个列。以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含多个子图的画布
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)

# 绘制第一列数据
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_title('Column 1')

# 绘制第二列数据
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_title('Column 2')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中,我们使用subplot创建了一个包含两个子图的画布。然后,分别在每个子图上绘制了两个不同的列。你可以根据实际情况修改代码,适应你的数据集和绘图需求。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云官网:https://cloud.tencent.com/
  • 云服务器(CVM):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 云数据库 MySQL 版:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  • 云原生应用引擎(TKE):https://cloud.tencent.com/product/tke
  • 云存储(COS):https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 人工智能(AI):https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 物联网(IoT):https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
  • 移动开发(移动推送、移动分析):https://cloud.tencent.com/product/mpns
  • 区块链(BCS):https://cloud.tencent.com/product/bcs
  • 元宇宙(Tencent Real-Time Rendering Engine):https://cloud.tencent.com/product/tencent-rre
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python基础:使用Matplotlib绘制多个图形

使用Matplotlib,可以使用各种图表类型绘制数据,包括折线图、条形图、饼图和散点图。 Matplotlib允许绘制单个图表,但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中,将详细演示如何使用Matplotlib绘制多个图。 绘制单个图 在展示如何绘制多个图之前,先通过一个演示如何使用Matplotlib绘制单个图的示例,确保掌握了基本原理。...要使用Matplotlib绘图,使用Matplotlib库中的pyplot子模块。 具体来说,要绘制折线图,需要从pyplot模块调用plot()函数,并将x轴和y轴的值列表传递给它。...例如,下面的脚本使用plot()方法制作折线图。 这个脚本将使用subplot()函数在两行三的网格中绘制六个折线图。...例如,要在网格的第一行和第一绘制图,需要访问索引[0,0]处的AxeSubPlot。注意,子绘图的索引编号从0开始。 下面的脚本使用subplot()函数在两行三绘制六个折线图。

3.1K20

使用Matplotlib & Cartopy绘制我国台风路径图

大数据告诉你,台风最喜欢在我国哪个省市登陆 这次的文章不研究台风数据,而是尝试用Python来绘制台风路径。...主要第三方库 用到的主要工具包有pandas、numpy、matplotlib、cartopy、shapely,前三个库大家可能都熟悉,下面介绍下后两个库的使用场景。...原始数据比较乱,我重新处理了方便使用: 可以看到共有7个字段: ❝台风编号:我国热带气旋编号 日期:具体时间 强度:0~9 纬度:单位0.1度 经度:单位0.1度 中心气压:hPa 中心最大风速...:m/s ❞ 绘制地图 台风路径需要在地图上展示,那么如何获取地图呢?...:用来绘制图表 import matplotlib.pyplot as plt # shapely:用来处理点线数据 import shapely.geometry as sgeom import warnings

2.9K20

matplotlib】1-使用函数绘制图表

文章目录 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 2.准备数据 3.函数用法 3.1函数plot()--展现变量的趋势变化 3.2函数scatter()--寻找变量之间的关系...3.3函数xlim()--设置x轴的数值显示范围 3.4函数xlabel()--设置x轴的标签文本 3.5 函数grid()--绘制刻度线的网格线 3.6 函数axhline()--绘制平行与x轴的水平参考线...3.7 函数axvspan()--绘制垂直于x轴的参考区域 3.8 函数annotate()--添加图形内容细节的指向型注释文本 3.9 函数text()--添加图形内容细节的无指向型注释文本 3.10...函数title()--添加图形内容的标题 3.11 函数legend()--标识不同图形的文本标签图例 函数综合应用 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 在一个图形输出窗口中...在画布上的就是图形,图形是一些Axes实例,里面几乎包含了matplotlib的组成元素,例如坐标轴、刻度、标签、线和标记等。

1.2K30

使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴

使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...matplotlib.dates as mdates fig, ax = plt.subplots() """生成数据""" beginDate = '2012-01-01' endDate =...ax.grid(True) """自动调整刻度字符串""" # 自动调整 x 轴的刻度字符串(旋转)使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下...matplotlib.dates.datestr2num() 将日期转化为天数差 numpy.datetime64() 将数字(天数差)转为日期对象 numpy.datetime64 matplotlib.dates.MonthLocator...() 配合设置日期刻度间隔 matplotlib.dates.DateFormatter() 设置日期显示格式 fig.autofmt_xdate() 自动调整坐标轴,未调用字符串会重叠在一起 [未调整字符串

4.6K00

matplotlib】2-使用统计函数绘制简单图形

文章目录 使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()--用于绘制柱状图 2.函数barh()--用于绘制条形图 3.函数hist()--用于绘制条形图 4.函数pie()--用于绘制饼图 5.函数polar...使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()–用于绘制柱状图 函数功能: 在x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名: plt.bar(x, y) 参数说明: x: 标示在x轴上的定性数据的类别 y...函数功能: 绘制定性数据的不同类别的百分比 调用签名: plt.pie(x) 参数说明: x: 定性数据的不同类别的百分比 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib...函数功能: 在极坐标轴上绘制折线图 调用签名: plt.polar(theta, r) 参数说明: theta: 每个标记所在射线与极径的夹角 r: 每个标记到原点的距离 import matplotlib.pyplot...参数说明: x: 绘制箱线图的输入数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.randn(1000) plt.boxplot

1.3K10

手把手教你使用Matplotlib绘制动图

做出该视频我用了四个工具: Matplotlib(核心) ScreenToGif 本地软件(用于录屏存成 gif) ezgif 在线(用于快进 gif 播放速度被存成视频,用于压缩) 腾讯微视 APP...用 Pandas 从 'data.csv' 中加载数据(2006 年 1 月到 2020 年 4 月 10 日上证和标普 500 的日收盘价),csv 数据的截屏如下: 下列代码注意三个细节: 将第一日期作为...使用 animation 库里的 FuncAnimation(),其调用形式为 FuncAnimation( fig, animate, frames...这些后期制造大家可以按自己的需求和喜好来做,核心还是用 matplotlib 做出动态图。...2 总结 由于我刚接触这个用 matplotlib 画动图,就是有天一个读者在微信群给我看了这样的视频,我觉的很酷而且记得 matplotlib 可以画动图就是试着实现。

1.6K11

matplotlib使用教程(四):常用图形绘制和调优

这一系列文章原载于公众号工程师milter,如果文章对大家有帮助,恳请大家动手关注下哈~ ---- 今天我们的目标是学习常用的图形绘制,经过前面的铺垫,现在再来学习这些图形的绘制,就非常的简单了。...同时,针对每一个设置,Axes都有单独的set方法,以方便我们的使用。...label属性的作用是,当一个Axes中有多个图时,用来标记在图例中,比较厉害的是,这里允许使用latex语法,再次体现了matplotlib的强大。...matplotlib确定legend的位置实际上有两套逻辑,而且两套逻辑同时用到 loc 和 bbox_to_anchor。这是造成混乱的根本原因。...loc是legend在这个方框中的位置,可以使用的位置如下所示: 第二套逻辑 这套逻辑是先用bbox_to_anchor确定一个点,然后loc表示的是这个点相对legend的位置。

1K00

怎么样使用Python Matplotlib绘制决策树

标签:Python,Matplotlib,决策树 有时候,我们可能想用Python绘制决策树,以了解算法如何拆分数据。决策树可能是最“易于理解”的机器学习算法之一,因为我们可以看到如何正确地作决策。...本文介绍如何用Python绘制决策树。...库 首先,需要确保已经安装了下面的3个库: 1.skearn——一个流行的Python机器学习库 2.matplotlib——图表库 3.graphviz——另一个用于绘制决策树的图表库 可以使用下面的命令安装...图5 使用Matplotlib绘制决策树 sklearn.tree模块有一种plot_tree方法,实际上在后台使用matplotlib绘制决策树。...图8 可以使用matplotlib水平条形图来绘制特征重要性,使其更具视觉效果。 图9 效果如下图10所示。 图10 注:本文学习整理自pythoninoffice.com,供有兴趣的朋友参考。

1.2K40

软件测试|使用matplotlib绘制平行坐标系图

在这篇文章中,我们将介绍如何使用Matplotlib库创建平行坐标系图,以及如何解释和定制这种图表。我们将使用一个示例数据集来演示。...数据准备 首先,让我们创建一个示例数据集,用于绘制平行坐标系图。我们将使用Pandas库来生成一个包含不同特征的虚构数据集。...接下来,我们将使用Matplotlib绘制平行坐标系图。...# 显示图形 plt.show() 上述示例中,我们使用pd.plotting.parallel_coordinates()函数绘制平行坐标系图。...在本文中,我们介绍了如何使用Matplotlib创建平行坐标系图,包括生成示例数据集、绘制图表以及定制图表。你可以根据自己的需求和数据来进一步扩展和定制平行坐标系图,以更好地理解和传达数据。

30030
领券