使用Seaborn绘制lineplot时遇TypeError: ufunc 'isfinite'错误求助

错误原因 #

这个错误大概率是Seaborn版本不兼容导致的：errorbar="sd" 参数是在Seaborn 0.12.0版本才引入的新参数，若你使用的是低于该版本的Seaborn，会因参数解析异常触发这个错误；你的示例数据不存在非数值型数据混入的问题，因此可以排除这类情况。

解决方案 #

方案1：升级Seaborn到最新版本 #

执行以下命令完成升级：

pip install --upgrade seaborn

升级后你的原代码可正常运行，新版本完全支持errorbar="sd"参数用于计算标准差误差棒。

方案2：兼容旧版Seaborn（替换参数） #

如果无法升级版本，将errorbar="sd"替换为旧版本支持的ci="sd"参数即可：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

dataset = {
    "x": [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
    "y": [1.0, 2.3, 4.5, 1.2, 3.4, 5.3, 1.1, 2.4, 3.6, 1.1, 3.3, 5.3],
    "id": ["a", "a", "a", "b", "b", "b", "a", "a", "a", "b", "b", "b"],
    "seed": [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
}

df = pd.DataFrame(data=dataset)
print(df.dtypes)

# 替换errorbar参数为旧版支持的ci参数
g = sns.lineplot(data=df, x="x", y="y", hue="id", ci="sd")
plt.show()
plt.close()

方案3：手动计算统计量后绘图（更灵活可控） #

若想完全掌控均值和标准差的计算逻辑，可先分组统计再绘图：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

dataset = {
    "x": [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
    "y": [1.0, 2.3, 4.5, 1.2, 3.4, 5.3, 1.1, 2.4, 3.6, 1.1, 3.3, 5.3],
    "id": ["a", "a", "a", "b", "b", "b", "a", "a", "a", "b", "b", "b"],
    "seed": [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
}

df = pd.DataFrame(data=dataset)
# 按x和id分组，计算y的均值和标准差
stats_df = df.groupby(["x", "id"])["y"].agg(["mean", "std"]).reset_index()

# 绘制折线图
g = sns.lineplot(data=stats_df, x="x", y="mean", hue="id")
# 添加标准差误差棒
g.errorbar(x=stats_df["x"], y=stats_df["mean"], yerr=stats_df["std"], fmt='none', c='gray', capsize=5)
plt.show()
plt.close()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Drzw