oneapi-src / oneapi-src/oneAPI-samples

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

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question
Lingua principale
C++
Stelle
1.2k
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745
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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:
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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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. 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

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