绘制数据集数值特征histogram直方图时代码运行报错该如何解决

• 当子图只有1行时，plt.subplots() 返回的axes是一维数组，你使用的二维索引axes[this_row][this_col]会触发类型错误。当前3个数值特征、每行放3个的场景下，rows计算结果为1，此时axes长度为3，直接按索引取即可，不需要两层索引。
• 常用客户流失数据集中的TotalCharges字段默认是字符串格式，包含空字符串或带空格的数值，无法直接绘制直方图，需要先转换为数值类型，处理异常值。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 先处理TotalCharges字段类型转换，非数值转为NaN
df_train['TotalCharges'] = pd.to_numeric(df_train['TotalCharges'], errors='coerce')
# 可根据需求选择填充空值或删除空值行，此处示例填充为0
df_train['TotalCharges'] = df_train['TotalCharges'].fillna(0)

numeric_features = ['tenure', 'MonthlyCharges', 'TotalCharges']
cols = 3
rows = int(np.ceil(len(numeric_features)/cols))

fig, axes = plt.subplots(rows, cols, figsize=(16,6))
# 将axes统一转为二维数组，兼容1行/多行场景，避免索引错误
axes = np.atleast_2d(axes)

for i in range(len(numeric_features)):
    this_row = int(np.floor(i/cols))
    this_col = int(i%cols)
    feat = numeric_features[i]
    this_ax = axes[this_row][this_col]
    this_ax.hist(df_train[feat], bins=25)
    this_ax.set_title(feat)
    this_ax.grid()

plt.tight_layout()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者henryD