oneapi-src / oneapi-src/oneAPI-samples

Got type 'DataFrame' when expecting string, array, or list of 1d-arrays.

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question
Vorherrschende Sprache
C++
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1.2k
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Beschreibung

When I running this test:
https://github.com/oneapi-src/oneAPI-samples/tree/master/AI-and-Analytics/Features-and-Functionality/IntelPython_XGBoost_Performance

I get this error:
image

this is my env

(venv) # pip list
Package                   Version
------------------------- ---------------
anyio                     4.3.0
argon2-cffi               23.1.0
argon2-cffi-bindings      21.2.0
arrow                     1.3.0
asttokens                 2.4.1
async-lru                 2.0.4
attrs                     23.2.0
Babel                     2.14.0
beautifulsoup4            4.12.3
bleach                    6.1.0
certifi                   2024.2.2
cffi                      1.16.0
charset-normalizer        3.3.2
comm                      0.2.1
contourpy                 1.2.0
cycler                    0.12.1
daal                      2024.1.0
daal4py                   2024.1.0
debugpy                   1.8.1
decorator                 5.1.1
defusedxml                0.7.1
executing                 2.0.1
fastjsonschema            2.19.1
fonttools                 4.49.0
fqdn                      1.5.1
h11                       0.14.0
httpcore                  1.0.4
httpx                     0.27.0
idna                      3.6
ipykernel                 6.29.3
ipython                   8.22.1
ipywidgets                8.1.2
isoduration               20.11.0
jedi                      0.19.1
Jinja2                    3.1.3
joblib                    1.3.2
json5                     0.9.17
jsonpointer               2.4
jsonschema                4.21.1
jsonschema-specifications 2023.12.1
jupyter                   1.0.0
jupyter_client            8.6.0
jupyter-console           6.6.3
jupyter_core              5.7.1
jupyter-events            0.9.0
jupyter-lsp               2.2.3
jupyter_server            2.12.5
jupyter_server_terminals  0.5.2
jupyterlab                4.1.2
jupyterlab_pygments       0.3.0
jupyterlab_server         2.25.3
jupyterlab_widgets        3.0.10
kiwisolver                1.4.5
MarkupSafe                2.1.5
matplotlib                3.8.3
matplotlib-inline         0.1.6
mistune                   3.0.2
nbclient                  0.9.0
nbconvert                 7.16.1
nbformat                  5.9.2
nest-asyncio              1.6.0
notebook                  7.1.1
notebook_shim             0.2.4
numpy                     1.26.4
overrides                 7.7.0
packaging                 23.2
pandas                    2.2.1
pandocfilters             1.5.1
parso                     0.8.3
pexpect                   4.9.0
pillow                    10.2.0
pip                       23.3.1
platformdirs              4.2.0
prometheus_client         0.20.0
prompt-toolkit            3.0.43
psutil                    5.9.8
ptyprocess                0.7.0
pure-eval                 0.2.2
pycparser                 2.21
Pygments                  2.17.2
pyparsing                 3.1.1
python-dateutil           2.8.2
python-json-logger        2.0.7
pytz                      2024.1
PyYAML                    6.0.1
pyzmq                     25.1.2
qtconsole                 5.5.1
QtPy                      2.4.1
referencing               0.33.0
requests                  2.31.0
rfc3339-validator         0.1.4
rfc3986-validator         0.1.1
rpds-py                   0.18.0
scikit-learn              1.4.1.post1
scipy                     1.12.0
Send2Trash                1.8.2
setuptools                68.0.0
six                       1.16.0
sniffio                   1.3.1
soupsieve                 2.5
stack-data                0.6.3
tbb                       2021.11.0
terminado                 0.18.0
threadpoolctl             3.3.0
tinycss2                  1.2.1
tornado                   6.4
traitlets                 5.14.1
types-python-dateutil     2.8.19.20240106
tzdata                    2024.1
uri-template              1.3.0
urllib3                   2.2.1
wcwidth                   0.2.13
webcolors                 1.13
webencodings              0.5.1
websocket-client          1.7.0
widgetsnbextension        4.0.10
xgboost                   2.0.3


# lscpu
Architecture:            x86_64
  CPU op-mode(s):        32-bit, 64-bit
  Address sizes:         46 bits physical, 48 bits virtual
  Byte Order:            Little Endian
CPU(s):                  16
  On-line CPU(s) list:   0-15
Vendor ID:               GenuineIntel
  BIOS Vendor ID:        Smdbmds
  Model name:            Intel(R) Xeon(R) Gold 6133 CPU @ 2.50GHz
    BIOS Model name:     3.0  CPU @ 2.0GHz
    BIOS CPU family:     1
    CPU family:          6
    Model:               94
    Thread(s) per core:  1
    Core(s) per socket:  16
    Socket(s):           1
    Stepping:            3
    BogoMIPS:            4988.26
    Flags:               fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush mmx fxsr sse sse2 ss ht syscall nx
                          pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc rep_good nopl cpuid tsc_known_freq pni pclmulqdq ssse3 fma cx16 pcid sse4_1 sse4_2
                          x2apic movbe popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c rdrand hypervisor lahf_lm abm 3dnowprefetch invpcid_sin
                         gle pti fsgsbase bmi1 hle avx2 smep bmi2 erms invpcid rtm mpx rdseed adx smap clflushopt xsaveopt xsavec xgetbv1 a
                         rat

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  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
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Rechercherichtung

Beginnen Sie mit dem verlinkten AI-and-Analytics/Features-and-Functionality/IntelPython_XGBoost_Performance-Beispiel und reproduzieren Sie den gemeldeten Fehler mit den aufgeführten Paketversionen. Ermitteln Sie, welcher Schritt des Beispiels den DataFrame-Typfehler verursacht; die Aufgabe ist abgeschlossen, wenn das Beispiel ohne diesen Fehler erfolgreich ausgeführt wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
jupyter, pandas, python
Bereich
machine-learning
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Muss geklärt werden
Anfängerfreundlichkeit
25/100

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