问题标签 [valueerror]

以下是我的代码（仅模拟数字）：

print(gp)给出：

print(gp[gp.columns[0]])给出了这个：

但是下面一行：

引发此错误：

是什么导致了这个错误？

在Unit_Test/__init__.py：

我收到以下错误：ValueError: Attempted relative import in non-package

widgets/__init__.py有一个名为PathPicker.

编辑：关于下面的评论，我正在从 pyCharm 运行脚本。我从此目录中的“lib”文件夹中打开了项目：lib\pt_hil\utilities\PT_HIL_Interface_Utils\widgets

我有两个要合并的 Pandas 数据框，例如：

这会产生以下输出：

...这正是我所期望和想要的。但是，如果我在合并之前将其中一列转换为分类变量，如下所示：

...合并失败并出现错误：

但是当我检查每个数据框的维度时（使用 df.ndim()），两者都有 2 个维度。为什么这种看似无害的更改会导致 pd.merge() 失败 - 或者我没有理解类别类型的用途？

我正在使用 Python 3.4.1 和 Pandas 0.20.1

我目前正在运行此代码以将文章 url 链接抓取到 csv 文件中，并访问这些 url（在 csv 文件中）以将相应的信息抓取到文本文件中。

我能够抓取到 csv 文件的链接，但我无法访问 csv 文件以抓取更多信息（文本文件也没有创建）并且我遇到了 ValueError

这是我遇到的错误：

请求一些帮助。

我试图通过比较字符串的连接来对字符串数组进行排序，这样当你连接数组中的所有字符串时，你会得到最大值。但是，我在排序函数中不断收到错误： ValueError: need more than 1 value to unpack

为什么会这样？我不能在排序函数中比较这样的值吗？问题的灵感来自https://leetcode.com/problems/largest-number/

我在对包含大约 7500 个数据点的数据集执行多重回归时遇到问题，其中某些列和行中缺少数据 (NaN)。每行至少有一个 NaN 值。某些行仅包含 NaN 值。

我正在使用 OLS Statsmodel 进行回归分析。我试图不使用 Scikit Learn 来执行 OLS 回归，因为（我可能对此错了，但是）我必须估算我的数据集中丢失的数据，这会在一定程度上扭曲数据集。

我的数据集如下所示： KPI

这就是我所做的（目标变量是 KP6，预测变量是剩余变量）：

它返回一个 ValueError: zero-size array to reduce operation maximum，它没有标识。

我怀疑错误是由于目标变量（即 KPI6）包含一些 NaN 而引起的，所以我尝试像这样删除所有带有 KPI6 = NaN 的行，但问题仍然存在：

我还尝试删除仅包含 NaN 值的所有行，但问题仍然存在：

我结合了上述两个步骤，问题仍然存在。消除此错误的唯一方法是用某些东西（例如 0、平均值、中值等）实际估算缺失的数据。但是，我希望尽可能避免这种方法，因为我想对原始数据执行 OLS 回归。

当我尝试仅选择几个变量作为预测变量时，OLS 回归也有效，但这又不是我的目标。我想将除 KPI6 之外的所有其他变量作为预测变量。

有什么解决办法吗？一个星期以来，我真的很紧张。任何帮助表示赞赏。我不是专业的 Python 编码员，所以如果您能用外行的方式解决问题（并提出解决方案），我将不胜感激。

提前非常感谢。

在为我的@app.route ("/buy") 运行 Python 代码时，我无法理解所遇到的 ValueError。有人可以解释什么是ValueError: View function did not return a response以及如何避免这种情况？此外，您如何能够通过给出的错误消息了解您的问题发生在哪里。非常感谢！

（“/买”）：

购买.html：

我正在使用Pomegranate 库 来实现 HMM。我正在按照文档所说的使用该from_samples函数，该函数说参数之一labels应该是：

An array of state labels for each sequence. This is only used in ‘labeled’ training. If used this must be comprised of n lists where n is the number of sequences to train on, and each of those lists must have one label per observation. Default is None.

我的代码是：

我得到错误：

这没有意义，因为我正在输入一个数组，但我想它认为我应该输入一个布尔值？

ValueError在 Heroku 上运行迁移时，我不断得到。我的 django 应用程序在本地没有问题。从我所见，我认为问题出在这个模型上，但我找不到它可能是什么。特别是因为在makemigrations本地运行和迁移工作得很好。

我得到的错误：（注意：仅在运行时在heroku上heroku run python manage.py migrate：）

考虑一个用于表示圆形对象的 Circle 类。Circle 类的实例将具有一个名为 radius 的属性，该属性指示圆的大小。此类的构造方法（例如init）将照常初始化此属性。

显然，Circle 对象的大小小于或等于 0 是没有意义的。

如果有人试图创建一个半径为负或为零的 Circle 对象，那么您应该引发 ValueError 类型的异常。应使用以下字符串创建 ValueError 对象：

半径不得小于或等于 0

此外，如果有人试图创建具有非整数值半径的 Circle 对象，那么您应该引发 TypeError 类型的异常。应使用以下字符串创建 ValueError 对象：

半径必须是整数值

使用构造方法定义一个 Circle 类，以防止使用无效半径创建 Circle 对象。此类的repr和str函数应返回以下字符串：

圆(x)

其中 x 是圆的半径。

例如：

结果应该是：

如果 c = Circle(-100)，结果应该是：

但是，“def init (self, x)”部分是不正确的。有人可以帮忙吗？！谢谢！