无法绘制散点图：pandas scatter_matrix调用报错求助

问题根源分析 #

1. 第一次代码报错'Series' object has no attribute 'columns'：
   pd.concat([df_NVDA['Returns'], df_AVGO['Returns']])默认按**行（axis=0）**拼接两个Series，最终得到的是一个长Series而非DataFrame，因此无法设置columns属性。

2. 第二次修改后仍有问题的潜在原因：

   • 单独对每个Returns列执行dropna()，导致三个DataFrame的行数/索引不一致，拼接后出现大量缺失值，干扰散点矩阵绘制。
   • 提前调用plt.figure()，而scatter_matrix内部会自动创建绘图容器，重复创建可能导致渲染异常。
   • 未确保所有必要库（如matplotlib.pyplot）已导入。

修正后的完整代码 #

import pandas as pd
from pandas.plotting import scatter_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算每日收益率（保留原索引，暂不单独删除缺失值）
df_NVDA['Returns'] = df_NVDA['Open'].pct_change(1)
df_AVGO['Returns'] = df_AVGO['Open'].pct_change(1)
df_PFE['Returns'] = df_PFE['Open'].pct_change(1)

# 按列拼接为DataFrame，统一删除含缺失值的行（保证三列数据行对齐）
NVDA_AVGO_PFE = pd.concat(
    [df_NVDA['Returns'], df_AVGO['Returns'], df_PFE['Returns']],
    axis=1
).dropna()

# 重命名列名
NVDA_AVGO_PFE.columns = ['NVIDIA', 'Broadcom', 'Pfizer']

# 绘制散点矩阵（无需提前创建plt.figure）
scatter_matrix(
    NVDA_AVGO_PFE,
    figsize=(12, 10),
    alpha=1.0,
    hist_kwds={'bins': 40}
)

# Jupyter Notebook中可省略plt.show()，但添加后兼容性更好
plt.show()

关键修正点说明 #

• 拼接方式：必须指定axis=1按列拼接，确保得到多列的DataFrame，而非单行Series。
• 缺失值处理：拼接后统一执行dropna()，避免因单个Series行数不一致导致的对齐问题。
• 绘图容器：scatter_matrix会自动创建figure和axes，无需提前调用plt.figure()，否则可能导致图层冲突。
• 参数正确性：确保hist_kwds中使用bins而非拼写错误的bin（你第二次修改已修正此点）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Minh