私は私のローカルマシン上で私のIDEに完全に実行されるPythonスクリプトを持っていますが、私はGoogleのDatalab上でそれを実行すると、このエラーがスローされます。グーグルDatalabとPython発行
とValueError：フロートに文字列を変換できませんでした：'80,354 '
コードはシンプルで、Pycharm IDEではグラフが印刷されますが、GoogleDatalabでは印刷されません。
plt.plot（new_df [ 'ボリューム']） plt.show（）
エラーは、データの最後の行に関連しています。私はインデックスとして日付を使用しています。データはどうなっていますか？ somehwereがないスラッシュはありますか？私は何が間違っているか不足していますか？
'マイクロマーケットボリューム\ n月/年\ n2014-01-01ダラスFTワース63,974 \ n2014-02-01ダラスFTワース68,482 \ n2014-03-01ダラスFTワース85,866 \ n2014-04- 01 DALLAS-FT WORTH 79,735 \ n2014-05-01 DALLAS-FT WORTH 75,339 \ n2014-06-01 DALLAS-FT WORTH 71,739 \ n2014-07-01 DALLAS-FT WORTH 85,893 \ n2014-08-01 DALLAS-FT WORTH 83,694 \ n2014-09-01 DALLAS-FT WORTH 87,567 \ n2014-10-01 DALLAS-FT WORTH 87,389 \ n2014-11-01 DALLAS-FT WORTH 68,340 \ n2014-12-01 DALLAS-FT WORTH 74,805 \ n2015-01-01 DALLAS-FT WORTH 68,568 \ n2015-02-01 DALLAS-FT WORTH 61,924 \ n2015-03-01 DALLAS-FT WORTH 56,885 \ n2015-04-01 DALLAS-FT WORTH 68,101 \ n2015-05-01 DALLAS-FT WORTH 52,806 \ n2015-06-01 DALLAS-FT WORTH 79,918 \ n2015-07-01 DALLAS-FT WORTH 92,134 \ n2015-08-01 DALLAS-FT WORTH 88,047 \ n2015-09-01 DALLAS-FT WORTH 91,377 \ n2015-10-01 DALLAS -FT WORTH 91,307 \ n2015-11-01 DALLAS-FT WORTH 65,415 \ n2015-12-01 DALLAS-FT WORTH 8 1,456 \ n2016-01-01 DALLAS-FT WORTH 82,820 \ n2016-02-01 DALLAS-FT WORTH 91,688 \ n2016-03-01 DALLAS-FT WORTH 81,495 \ n2016-04-01 DALLAS-FT WORTH 87,872 \ n2016-05- 01 DALLAS-FT WORTH 82,031 \ n2016-06-01 DALLAS-FT WORTH 100,783 \ n2016-07-01 DALLAS-FT WORTH 99,285 \ n2016-08-01 DALLAS-FT WORTH 99,179 \ n2016-09-01 DALLAS-FT WORTH 93,939 \ n2016-10-01 DALLAS-FT WORTH 99,663 \ n2016-11-01 DALLAS-FT WORTH 86,751 \ n2016-12-01 DALLAS-FT WORTH 84,551 \ n2017-01-01 DALLAS-FT WORTH 81,890 \ n2017-02-01 DALLAS-FT WORTH 90,212 \ n2017-03-01 DALLAS-FT WORTH 97,798 \ n2017-04-01 DALLAS-FT WORTH 89,338 \ n2017-05-01 DALLAS-FT WORTH 96,891 \ n2017-06-01 DALLAS-FT WORTH 86,613 \ n2017-07-01 DALLAS-FT WORTH 80,354 '
'plt'とは何ですか？これは、ローカルシステムとDatalabのパッケージバージョンの違いによるものでしょうか？あなたはそれらのバージョンを比較できますか？ – yelsayed
データを不適切に読み込んでいました。ローカルマシンでpandas load_csvを、DatalabでBytesIOを使用していました。数字のカンマがデータのインポートを捨てていました。区切り文字は "、"で、1000の区切り文字も "、"と言わなければなりませんでした。 –