oneapi-src / oneapi-src/oneAPI-samples
Got type 'DataFrame' when expecting string, array, or list of 1d-arrays.
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- Lingua principale
- C++
- Stelle
- 1.2k
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- 745
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- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
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
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Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Direzione di ricerca
Inizia con l’esempio collegato AI-and-Analytics/Features-and-Functionality/IntelPython_XGBoost_Performance e riproduci l’errore segnalato utilizzando le versioni dei pacchetti elencate. Determina quale passaggio dell’esempio produce l’errore di tipo DataFrame; l’attività è completata quando l’esempio viene eseguito correttamente senza quell’errore.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- jupyter, pandas, python
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 25/100