使用seaborn.pairplot（）

Question

我有以下数据框：

              id        date  channel_id  n_tickets country_1
1224871  1614666  2017-01-01          39          1         4
214927      9425  2017-01-01          39          1        24
983594    559205  2017-01-01          39          3        19
1263871    51367  2017-01-01          39          1        24
162460    547023  2017-01-01          39          1        24
1141341  1954267  2017-01-01          39          1         4
816493   1287489  2017-01-01          39          1        24
897853    911869  2017-01-01          37          2        24
1593219  1141881  2017-01-01          28          2         4
476974    341877  2017-01-01          28          1        24
713604   1834146  2017-01-01          39          1        24
897817    639413  2017-01-01          39          1        11
283442    264653  2017-01-01          39          1        24

我要申请：

sns.pairplot(df_final_sortedbydate)
plt.show()

但我得到错误为：

TypeError: unorderable types: float() <= str()

Answer 1

您已经找到了解决方案，但是由于尚未提供正式答案，因此，我对此采取了以下措施：

---

令我有些惊讶的是，即使对您提供的数据df_final_sortedbydate = pd.read_clipboard(sep='\\\\s+')突出显示和ctrl + C等简单操作，也可以使用df_final_sortedbydate = pd.read_clipboard(sep='\\\\s+')解决该问题：

# imports
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# read data from the clipboard
df_final_sortedbydate = pd.read_clipboard(sep='\\s+')

# plot
sns.pairplot(df_final_sortedbydate)
plt.show()

如ImportanceOfBeingErnest所述，更通用的解决方案是使用astype(float)确保数据类型为数字格式：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Assuming that your dataframe has been loaded with values of a non-numeric type
subset1 = ['channel_id',   'n_tickets', 'country_1']
df_final_sortedbydate[subset1] = df_final_sortedbydate[subset1].astype(float)

# plot
sns.pairplot(df_final_sortedbydate)
plt.show()