【问题标题】：Value Error: Label must be of length 'x' python 3值错误：标签的长度必须为“x”python 3
【发布时间】：2019-08-23 02:50:25
【问题描述】：

我知道有人问了一些类似的问题，但我已经测试了所有解决方案，但它仍然给我同样的错误，即 Value error: Label must be of length 'x'。以下是代码和数据集的sn-ps，以备不时之需。

data=[['E001', 'M', 34, 123,'Normal',350],
      ['E002', 'F', 40, 114, 'Overweight', 450],
      ['E003', 'F', 37, 135, 'Obesity', 169],
      ['E004', 'M', 30, 139, 'Underweight',189],
      ['E005', 'F', 44, 117, 'Underweight',183],
      ['E006', 'M', 36, 121, 'Normal', 80],
      ['E007', 'M', 33, 133, 'Obesity', 166],
      ['E008', 'F', 26, 140, 'Normal', 120],
      ['E009', 'M', 32, 133, 'Normal', 75],
      ['E0010','M', 36, 133, 'Underweight', 40]]

df=pd.DataFrame(data,columns=['EMPID','Gender','Age','Sales','BMI','Income'])

label=list(df.columns.values)
print(label)
plt.pie(df['Age'],labels=label,autopct='%1.1f%%', shadow=True)
plt.show()

【问题讨论】：

这个错误出现在哪一行？
它在 plt.pie(df['Age'],labels=label,autopct='%1.1f%%', shadow=True) 行上得到错误@Bartek跨度>
啊，这是因为您将labels 指定为label，其中应该是`labels=df['Age']。 x 和标签的长度不匹配。

标签： python python-3.x dataframe matplotlib

【解决方案1】：

您的 df["age"] 需要与标签列表的长度相同。在下面运行这段代码，看看它是如何工作的。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data=[['E001', 'M', 34, 123,'Normal',350],
          ['E002', 'F', 40, 114, 'Overweight', 450],
          ['E003', 'F', 37, 135, 'Obesity', 169],
          ['E004', 'M', 30, 139, 'Underweight',189],
          ['E005', 'F', 44, 117, 'Underweight',183],
          ['E006', 'M', 36, 121, 'Normal', 80],
          ['E007', 'M', 33, 133, 'Obesity', 166],
          ['E008', 'F', 26, 140, 'Normal', 120],
          ['E009', 'M', 32, 133, 'Normal', 75],
          ['E0010','M', 36, 133, 'Underweight', 40]]

df=pd.DataFrame(data,columns=['EMPID','Gender','Age','Sales','BMI','Income'])
df.head()
label=list(df.columns.values)
print(label)
new_list = list(df['Age'])
plt.pie(new_list[4:],labels=label,autopct='%1.1f%%', shadow=True)
plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

在标签中你需要传递df['Age']，这样它才能显示每个年龄的百分比

data=[['E001', 'M', 34, 123,'Normal',350],
      ['E002', 'F', 40, 114, 'Overweight', 450],
      ['E003', 'F', 37, 135, 'Obesity', 169],
      ['E004', 'M', 30, 139, 'Underweight',189],
      ['E005', 'F', 44, 117, 'Underweight',183],
      ['E006', 'M', 36, 121, 'Normal', 80],
      ['E007', 'M', 33, 133, 'Obesity', 166],
      ['E008', 'F', 26, 140, 'Normal', 120],
      ['E009', 'M', 32, 133, 'Normal', 75],
      ['E0010','M', 36, 133, 'Underweight', 40]]

df=pd.DataFrame(data,columns=['EMPID','Gender','Age','Sales','BMI','Income'])

label=list(df.columns.values)
print(label)
plt.pie(df['Age'],labels=df['Age'],autopct='%1.1f%%', shadow=True)
plt.show()

输出

【讨论】：