oneapi-src / oneapi-src/oneAPI-samples
Got type 'DataFrame' when expecting string, array, or list of 1d-arrays.
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- C++
- Sterne
- 1.2k
- Forks
- 745
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
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:
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
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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