Python绘制DataFrame图表无法识别数据类型报错如何解决？

• 库版本不兼容：这是该错误最高发的原因，通常为numpy版本过高，和当前安装的pandas、matplotlib版本不适配。比如使用numpy≥1.24版本时，配套的pandas版本低于1.5.3、或matplotlib版本低于3.6，就会触发dtype解析异常。
• 数据类型异常：如果你近期对df做过数据清洗、拼接等操作，可能导致列的数据类型从标准数值型（float/int）转为object类的numpy泛型，绘图库无法识别该类型就会抛出错误。

1. 优先适配库版本
   首先查看当前三个依赖库的版本：

import numpy, pandas, matplotlib
print(numpy.__version__)
print(pandas.__version__)
print(matplotlib.__version__)

确认版本不兼容后，二选一执行适配操作：

• 降级numpy到稳定兼容的1.23.5版本：
  pip install numpy==1.23.5
  若使用conda环境，执行：conda install numpy=1.23.5
• 升级pandas和matplotlib到适配高版本numpy的最新版：
  pip install --upgrade pandas matplotlib

2. 修正DataFrame数据类型
   如果版本适配后仍然报错，检查各列的数据类型：
   执行print(df.dtypes)，如果存在非数值类型的列，执行强制类型转换：

import pandas as pd
# 所有列转为float64类型，无法转换的值设为NaN
for col in df.columns:
    df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')

额外说明：你代码中的rot=True参数写法不规范，rot参数需要传入整数代表标签旋转角度，旧版本会自动将True转为1避免报错，新版本可能会触发额外异常，建议改为你需要的数值，比如水平显示标签用rot=0，倾斜45度用rot=45。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LostinSpatialAnalysis