使用UpSetPlot报错：'RangeIndex' object has no attribute 'levels'

你的代码存在三个关键问题，对应修正方案如下：

问题点与修正说明 #

• 错误调用绘图函数：你导入了UpSet类但未实际使用，直接写plot(upset)会因未定义该函数报错。需使用UpSet类实例化后调用plot()，或从upsetplot导入plot函数。
• matplotlib引用错误：你导入的是plt别名，但最后调用pyplot.show()，应改为plt.show()。
• 数据格式未适配：CSV读取的布尔值会变成字符串类型（"FALSE"/"TRUE"），需转为Python原生bool类型；同时要让UpSetPlot识别分类列与计数列的对应关系。

修正后的完整代码 #

方式一：使用UpSet类（推荐） #

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from upsetplot import UpSet

# 读取数据
upset_df = pd.read_csv("upset.csv")
# 将字符串格式的布尔值转为原生bool类型
upset_df[['cat0', 'cat1', 'cat2']] = upset_df[['cat0', 'cat1', 'cat2']].astype(bool)
# 将分类列设置为索引，让UpSet识别集合分组
upset_df = upset_df.set_index(['cat0', 'cat1', 'cat2'])
# 初始化UpSet并绘制图表
UpSet(upset_df).plot()
# 显示图表
plt.show()

方式二：直接使用plot函数 #

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from upsetplot import plot

upset_df = pd.read_csv("upset.csv")
upset_df[['cat0', 'cat1', 'cat2']] = upset_df[['cat0', 'cat1', 'cat2']].astype(bool)
# 显式指定计数列为value
plot(upset_df, value='value')
plt.show()

运行上述代码后，就能正确生成UpSet图表了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者afroduck