熊猫布尔系列不会绘图答案

【问题标题】：Pandas boolean Series won't plot熊猫布尔系列不会绘图
【发布时间】：2019-01-14 22:49:21
【问题描述】：

我是 Python 新手，我正在尝试绘制一个布尔数组。但是，我遇到了一个错误，尽管其他人似乎对绘制布尔数组没有任何问题。

对于数值数组，它按预期工作。所以，下面的代码可以正常工作。

import pandas as pd
series_numeric = pd.Series([0,1,0])
series_numeric.plot()

但是，对于布尔数组，会发生错误。这是代码：

import pandas as pd
series_bool = pd.Series([False,True,False])
series_bool.plot()

它会抛出以下错误：

TypeError: Empty 'DataFrame': no numeric data to plot

但是，这很奇怪，因为this video（1:45:48）的演讲者在绘制布尔数组时似乎没有任何问题。

希望任何人都可以提供帮助！

【问题讨论】：

您使用的是什么pandas 版本？
可以用pandas复制0.22.0，这看起来像个bug
这是我预期的错误。我可能在视频中错过了它，尽管我没有看到他在哪里绘制布尔值。您希望series_bool.plot() 生成的图形是什么样的？
我使用的是 Pandas 0.23.4 版。
我也有同样的问题。如果您想查看零和一，那么 boolean 不是您想要的类型。只需将astype 与float 或int 一起使用。正如@Peyman 所示。为简洁起见，您也可以series_bool.mul(1).plot()。

标签： python arrays pandas plot boolean

【解决方案1】：

这绝对是由于pandas/plotting/_core.py 处理数据的方式发生了变化。如果你去source of the current release 0.23.4，被认为是数字的data_types是np.number, "datetime", "datetimetz", "timedelta"：

    numeric_data = data.select_dtypes(include=[np.number,
                                               "datetime",
                                               "datetimetz",
                                               "timedelta"])

    try:
        is_empty = numeric_data.empty
    except AttributeError:
        is_empty = not len(numeric_data)

    # no empty frames or series allowed
    if is_empty:
        raise TypeError('Empty {0!r}: no numeric data to '
                        'plot'.format(numeric_data.__class__.__name__))

如果我们将几个版本返回到source of release 0.20.0，则此行如下所示：

numeric_data = data._convert(datetime=True)._get_numeric_data()

随着0.21.0 的发布而改变

【讨论】：

【解决方案2】：

先转换类型，然后绘制如下：

series_bool.astype(float).plot()

P.S.，在您所指的视频中，讲师也在绘制 True/False，所以这看起来像是 Pandas 对布尔值处理的改变

【讨论】：

numerical_status = machine_status=='OK' 返回一个布尔系列。您可以通过运行以下等效功能来检查这一点：(pd.Series(['apple', 'apple', 'banana'])=='apple').plot()。我的猜测是，处理布尔值的方式已经从它们被隐式转换为 0 和 1，就像 pythonic 一样，它们被视为非数字类型。尝试在你的 python 控制台中输入True+1。
@tobsecret 对于布尔系列是正确的。然而，Peyman 提出的建议有效。非常感谢！
@tobsecret 你是对的！这似乎与 Pandas 处理布尔值的变化有关！编辑答案以反映这一点！