ValueError: numero errato di elementi passati 500, il posizionamento implica 1, Python e Pandas

Question

Sto importando solo due colonne dal file .xlsx e vorrei calcolare alcune cose (media, deviazione, variazione percentuale) e poi vorrei piace tracciare tutto questo. La prima parte non mi dà problemi, ma la trama lo fa.

Il mio codice è simile al seguente:

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.mlab as mlab 
import math 

df = pd.read_excel('KDPrviIzbor.xlsx', sheetname='List1', index_col = 0) 
ch = df.pct_change(periods=252) 

ma = np.mean(ch)*100 
std = np.std(ch)*100 

x = np.linspace(-100,100,500) 
plt.plot(x,mlab.normpdf(x,ma,std)) 

plt.show() 

Ma quando eseguo il mio codice, ottengo questo errore:

Traceback (most recent call last): 
File "C:/Users/David/PythonStuff/normal_distribution.py", line 21, in <module> plt.plot(x,mlab.normpdf(x,ma,std)) 
File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\mlab.py", line 1579, in normpdf return 1./(np.sqrt(2*np.pi)*sigma)*np.exp(-0.5 * (1./sigma*(x - mu))**2) 
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\ops.py", line 534, in wrapper dtype=dtype) 
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 220, in __init__ data = SingleBlockManager(data, index, fastpath=True) 
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 3383, in __init__ ndim=1, fastpath=True) 
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 2101, in make_block placement=placement) 
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 77, in __init__ len(self.values), len(self.mgr_locs))) 
ValueError: Wrong number of items passed 500, placement implies 1` 

ho pensato che il problema è in:

plt.plot(x,mlab.normpdf(x,ma,std))

ma non riesco a risolverlo. Eventuali suggerimenti?

Answer 1

ma e std sono gli oggetti pandas.Series nell'esempio. Il motivo è che lo np.mean applicato a un pandas.DataFrame restituisce un pandas.Series. Tuttavia, mlab.normpdf (x, ma, std) prevede valori float o array numpy come input. È possibile convertire semplicemente e std in float entro il ma = float(ma). Non suggerirei di usare come hai indicato nel tuo commento, perché ciò eliminerebbe i decimali.