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Ich folge dem Tutorial an http://nbviewer.ipython.org/github/jvns/pandas-cookbook/blob/v0.1/cookbook/Chapter%205%20-%20Combining%20dataframes%20and%20scraping%20Canadian%20weather%20data.ipynbPlotten Datenrahmen hebt Fehler von Ordinalwertes muss> = 1
ich einen Pandas Datenrahmen
weather_mar2012['Temp (°C)']
Out[30]:
Date/Time
2012-03-01 00:00:00 -5.5
2012-03-01 01:00:00 -5.7
2012-03-01 02:00:00 -5.4
Beim Versuch, es plotten ich ein Fehler
weather_mar2012['Temp (°C)'].plot(figsize=(15, 5))
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-31-21c79ba7d5ef> in <module>()
----> 1 weather_mar2012['Temp (°C)'].plot(figsize=(15, 5))
/home/vagrant/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/pandas/tools/plotting.py in plot_series(data, kind, ax, figsize, use_index, title, grid, legend, style, logx, logy, loglog, xticks, yticks, xlim, ylim, rot, fontsize, colormap, table, yerr, xerr, label, secondary_y, **kwds) 2486 yerr=yerr, xerr=xerr, 2487 label=label, secondary_y=secondary_y,
-> 2488 **kwds) 2489 2490
/home/vagrant/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/pandas/tools/plotting.py in _plot(data, x, y, subplots, ax, kind, **kwds) 2292 plot_obj = klass(data, subplots=subplots, ax=ax, kind=kind, **kwds) 2293
-> 2294 plot_obj.generate() 2295 plot_obj.draw() 2296 return plot_obj.result
/home/vagrant/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/pandas/tools/plotting.py in generate(self)
922 self._make_legend()
923 self._post_plot_logic()
--> 924 self._adorn_subplots()
925
926 def _args_adjust(self):
/home/vagrant/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/pandas/tools/plotting.py in _adorn_subplots(self) 1052 ax.set_xticklabels(xticklabels) 1053 self._apply_axis_properties(ax.xaxis, rot=self.rot,
-> 1054 fontsize=self.fontsize) 1055 elif self.orientation == 'horizontal': 1056 if self._need_to_set_index:
/home/vagrant/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/pandas/tools/plotting.py in _apply_axis_properties(self, axis, rot, fontsize) 1061 1062 def _apply_axis_properties(self, axis, rot=None, fontsize=None):
-> 1063 labels = axis.get_majorticklabels() + axis.get_minorticklabels() 1064 for label in labels: 1065 if rot is not None:
/home/vagrant/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/matplotlib/axis.py in get_majorticklabels(self) 1155 def get_majorticklabels(self): 1156 'Return a list of Text instances for the major ticklabels'
-> 1157 ticks = self.get_major_ticks() 1158 labels1 = [tick.label1 for tick in ticks if tick.label1On] 1159 labels2 = [tick.label2 for tick in ticks if tick.label2On]
/home/vagrant/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/matplotlib/axis.py in get_major_ticks(self, numticks) 1284 'get the tick instances; grow as necessary' 1285 if numticks is None:
-> 1286 numticks = len(self.get_major_locator()()) 1287 if len(self.majorTicks) < numticks: 1288 # update the new tick label properties from the old
/home/vagrant/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/matplotlib/dates.py in __call__(self)
863 def __call__(self):
864 'Return the locations of the ticks'
--> 865 self.refresh()
866 return self._locator()
867
/home/vagrant/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/matplotlib/dates.py in refresh(self)
880 def refresh(self):
881 'Refresh internal information based on current limits.'
--> 882 dmin, dmax = self.viewlim_to_dt()
883 self._locator = self.get_locator(dmin, dmax)
884
/home/vagrant/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/matplotlib/dates.py in viewlim_to_dt(self)
624 def viewlim_to_dt(self):
625 vmin, vmax = self.axis.get_view_interval()
--> 626 return num2date(vmin, self.tz), num2date(vmax, self.tz)
627
628 def _get_unit(self):
/home/vagrant/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/matplotlib/dates.py in num2date(x, tz)
343 tz = _get_rc_timezone()
344 if not cbook.iterable(x):
--> 345 return _from_ordinalf(x, tz)
346 else:
347 x = np.asarray(x)
/home/vagrant/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/matplotlib/dates.py in _from_ordinalf(x, tz)
223 tz = _get_rc_timezone()
224 ix = int(x)
--> 225 dt = datetime.datetime.fromordinal(ix)
226 remainder = float(x) - ix
227 hour, remainder = divmod(24 * remainder, 1)
ValueError: ordinal must be >= 1
Was bedeutet das?
Wie kann ich das beheben?
Es sieht aus als ob Sie einen Fehler wegen der Daten aus irgendeinem Grund erhalten. Es ist schwer zu sagen, ohne die Daten durchzusehen. Vielleicht könnten Sie versuchen, den Index zurückzusetzen, die Spalte mit 'pd.to_datetime 'auf den neuesten Stand zu bringen und ihn dann wieder als Index zu setzen? – DataSwede
Es ist bereits eine Zeitreihe weather_mar2012.index [2012-03-01 00:00:00, ..., 2012-03-31 23:00:00] Länge: 744, Freq: None, Zeitzone: keine –
Ich sehe das auch ... Ich bekomme es auch mit dem gleichen Datenframe nach dem Zurücksetzen und Löschen des Index, aber ich denke nicht, dass dies mit dem Index zu tun hat . – naught101