`plotnine`のKeyError（pythonのggplotラッパー）

Question

plotnineを使ってグラフを作成しようとしていますが、x-axisをプロットするときに同じKeyError問題が発生します。以下のトレースバックエラーを参照してください。 私のデータのサンプルです：私のコードの

 WORD TAG TOPIC Value  
0  hey aa  1 234 
1 working bb  1 123 
2 lullaby cc  2 32 
3  Doggy cc  2 63 
4 document aa  3 84 

サンプル：最終目標はヒストグラムで各トピックの数をプロットすることである

from plotnine import * 
import pandas as pd 

inFile = 'infile.csv' 
df = pd.read_csv(inFile, names = ['WORD', 'TAG','TOPIC','VALUE'], header=0,sep='\t') 
df.sort_values('value',ascending=False) 
sortedDf = df[:5] 

plot1 = ggplot(sortedDf) + aes(x='TOPIC') + geom_histogram(binwidth=3) 

。 keyエラーが発生しているデータがありません。weightは必要ありません。その特定の変数の数をプロットすることにのみ興味があります。トピック1 = 2、トピック2 = 2、トピック3 = 1

さらに詳しい情報を得るには、plotlineの詳細なドキュメントやライブラリの経験をお持ちの方はいらっしゃるでしょうか。 ggplotで

Traceback Error: 


    --------------------------------------------------------------------------- 
    KeyError         Traceback (most recent call last) 
    <ipython-input-112-71707b4cf21a> in <module>() 
      1 plot2 = ggplot(sortedDf) + aes(x='TOPIC') + geom_histogram(binwidth=3) 
    ----> 2 print plot2 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/plotnine/ggplot.pyc in __repr__(self) 
     82   Print/show the plot 
     83   """ 
    ---> 84   self.draw() 
     85   plt.show() 
     86   return '<ggplot: (%d)>' % self.__hash__() 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/plotnine/ggplot.pyc in draw(self) 
     139   # assign a default theme 
     140   self = deepcopy(self) 
    --> 141   self._build() 
     142 
     143   # If no theme we use the default 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/plotnine/ggplot.pyc in _build(self) 
     235 
     236   # Apply and map statistics 
    --> 237   layers.compute_statistic(layout) 
     238   layers.map_statistic(self) 
     239 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/plotnine/layer.pyc in compute_statistic(self, layout) 
     92  def compute_statistic(self, layout): 
     93   for l in self: 
    ---> 94    l.compute_statistic(layout) 
     95 
     96  def map_statistic(self, plot): 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/plotnine/layer.pyc in compute_statistic(self, layout) 
     369   data = self.stat.use_defaults(data) 
     370   data = self.stat.setup_data(data) 
    --> 371   data = self.stat.compute_layer(data, params, layout) 
     372   self.data = data 
     373 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/plotnine/stats/stat.pyc in compute_layer(cls, data, params, layout) 
     194    return cls.compute_panel(pdata, pscales, **params) 
     195 
    --> 196   return groupby_apply(data, 'PANEL', fn) 
     197 
     198  @classmethod 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/plotnine/utils.pyc in groupby_apply(df, cols, func, *args, **kwargs) 
     615   # do not mark d as a slice of df i.e no SettingWithCopyWarning 
     616   d.is_copy = None 
    --> 617   lst.append(func(d, *args, **kwargs)) 
     618  return pd.concat(lst, axis=axis, ignore_index=True) 
     619 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/plotnine/stats/stat.pyc in fn(pdata) 
     192     return pdata 
     193    pscales = layout.get_scales(pdata['PANEL'].iat[0]) 
    --> 194    return cls.compute_panel(pdata, pscales, **params) 
     195 
     196   return groupby_apply(data, 'PANEL', fn) 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/plotnine/stats/stat.pyc in compute_panel(cls, data, scales, **params) 
     221   for _, old in data.groupby('group'): 
     222    old.is_copy = None 
    --> 223    new = cls.compute_group(old, scales, **params) 
     224    unique = uniquecols(old) 
     225    missing = unique.columns.difference(new.columns) 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/plotnine/stats/stat_bin.pyc in compute_group(cls, data, scales, **params) 
     107   new_data = assign_bins(
     108    data['x'], breaks, data.get('weight'), 
    --> 109    params['pad'], params['closed']) 
     110   return new_data 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/plotnine/stats/binning.pyc in assign_bins(x, breaks, weight, pad, closed) 
     163  df = pd.DataFrame({'bin_idx': bin_idx, 'weight': weight}) 
     164  wftable = df.pivot_table(
    --> 165   'weight', index=['bin_idx'], aggfunc=np.sum)['weight'] 
     166 
     167  # Empty bins get no value in the computed frequency table. 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/series.pyc in __getitem__(self, key) 
     601    result = self.index.get_value(self, key) 
     602 
    --> 603    if not is_scalar(result): 
     604     if is_list_like(result) and not isinstance(result, Series): 
     605 

    /Users/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/indexes/base.pyc in get_value(self, series, key) 

    pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_value (pandas/index.c:3557)() 

    pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_value (pandas/index.c:3240)() 

    pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:4363)() 

    KeyError: 'weight' 

Answer 1

ネストAESそれがRで行われているようなあなたの問題を解決することがあります。

plot1 = ggplot(sortedDf, aes(x='TOPIC')) + geom_histogram(binwidth=3)