Python lag_plot()源码

本文探讨了Python中用于时间序列自相关性分析的lag_plot()函数,它绘制当前值与滞后值的散点图。虽然源码简单且可能不常用,但了解其工作原理有助于自定义实现。

能找到本文说明您也是想用lag_plot()函数却找不到它的参数说明文档,花2分钟阅读本文,然后problem solved!

lag_plot

lag_plot()用于时间序列的自相关性分析,可以描绘pandas对象series中当前值和滞后值之间的散点图。其源码在~/pandas/plotting/_misc.py中,如下:

def lag_plot(series, lag=1, ax=None, **kwds):
    """Lag plot for time series.

    Parameters
    ----------
    series: Time series
    lag: lag of the scatter plot, default 1
    ax: Matplotlib axis object, optional
    kwds: Matplotlib scatter method keyword arguments, optional

    Returns
    -------
    ax: Matplotlib axis object
    """
    # 只知道Python可以在函数内部定义内部函数,没想到还可以导入模块。
    import matplotlib.pyplot as
### 解决 `KeyError` 错误的原因分析 当遇到 Pandas 中的 `KeyError: "['Week' 'Year'...'"] not in index` 时,这通常意味着尝试访问的列名列表并不全部存在于 DataFrame 的索引中。以下是可能的原因以及解决方案: #### 可能原因一:DataFrame 列名拼写错误 如果指定的列名存在大小写差异或者拼写错误,Pandas 将无法找到这些列。 - **验证方法**: 打印 DataFrame 的列名并检查是否存在拼写或大小写问题。 ```python print(df.columns.tolist()) ``` - **修正方式**: 确保使用的列名与实际存在的列名一致[^2]。 #### 可能原因二:数据加载过程中缺失某些列 在读取文件(如 CSV 或 Excel 文件)时,可能会因为文件结构问题而导致部分列未能成功导入。 - **验证方法**: 使用以下代码确认是否有任何列被遗漏。 ```python df = pd.read_csv('your_file.csv') print(df.head()) # 查看前几行数据 print(df.info()) # 获取更详细的列信息 ``` - **修正方式**: 如果发现确实缺少某些预期中的列,需返回原始数据源进行校验,并调整数据预处理逻辑以确保所有必要字段均被正确加载[^2]。 #### 可能原因三:操作之前进行了子集选取或其他变换 有时,在执行特定的操作之后(比如过滤、分组聚合),原本完整的 DataFrame 结构发生了变化,导致一些列不再可用。 - **验证方法**: 在每一步转换后打印当前状态下的列集合来跟踪哪些阶段出现了丢失情况。 ```python intermediate_df = df.groupby(...).agg(...) # 示例操作 print(intermediate_df.columns.tolist()) ``` - **修正方式**: 调整查询语句范围至仅限于现存有效列;或是修改前期步骤保留所需的所有维度信息[^3]。 ```python import pandas as pd try: result = df[['Week', 'Year', 'Month', 'IsHoliday', 'StoreType', 'lag_1', 'lag_2', 'lag_3']] except KeyError as e: missing_columns = set(['Week', 'Year', 'Month', 'IsHoliday', 'StoreType', 'lag_1', 'lag_2', 'lag_3']).difference(set(df.columns)) print(f"The following columns are missing: {missing_columns}") ``` 通过以上手段可以定位具体哪个/些目标属性不存在从而进一步排查根本成因。
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