oneapi-src / oneapi-src/oneAPI-samples
Got type 'DataFrame' when expecting string, array, or list of 1d-arrays.
Đang mở
Chưa có ai nhận issue này.
question
- Ngôn ngữ chính
- C++
- Star
- 1.2k
- Fork
- 745
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Mô tả
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
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với sample AI-and-Analytics/Features-and-Functionality/IntelPython_XGBoost_Performance được liên kết và tái hiện lỗi đã báo cáo bằng các phiên bản package được liệt kê. Xác định bước nào trong sample tạo ra lỗi kiểu DataFrame; hoàn thành khi sample chạy thành công mà không có lỗi đó.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- jupyter, pandas, python
- Lĩnh vực
- machine-learning
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100