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resposta

Erro no gráfico de dispersão entre valor estimado e valor real

Olá,

Quando tento fazer o scatterplor igual ao da aula dá erro e não consigo identificar o que é, comparei com o curso passado, mas está igual. Abaixo o código:

ax = sns.scatterplot(x = y_previsto_train, y = y_train)
ax.figure.set_size_inches(12, 6)
ax.set_title('Previsão X Real', fontsize=18)
ax.set_xlabel('log do Preço - Previsão', fontsize=14)
ax.set_ylabel('log do Preço - Real', fontsize=14)
ax

Erro apresentado:

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-74-52505796e876> in <module>
----> 1 ax = sns.scatterplot(x = y_previsto_train, y = y_train)
      2 ax.figure.set_size_inches(12, 6)
      3 ax.set_title('Previsão X Real', fontsize=18)
      4 ax.set_xlabel('log do Preço - Previsão', fontsize=14)
      5 ax.set_ylabel('log do Preço - Real', fontsize=14)

~\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\_decorators.py in inner_f(*args, **kwargs)
     44             )
     45         kwargs.update({k: arg for k, arg in zip(sig.parameters, args)})
---> 46         return f(**kwargs)
     47     return inner_f
     48 

~\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\relational.py in scatterplot(x, y, hue, style, size, data, palette, hue_order, hue_norm, sizes, size_order, size_norm, markers, style_order, x_bins, y_bins, units, estimator, ci, n_boot, alpha, x_jitter, y_jitter, legend, ax, **kwargs)
    792 
    793     variables = _ScatterPlotter.get_semantics(locals())
--> 794     p = _ScatterPlotter(
    795         data=data, variables=variables,
    796         x_bins=x_bins, y_bins=y_bins,

~\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\relational.py in __init__(self, data, variables, x_bins, y_bins, estimator, ci, n_boot, alpha, x_jitter, y_jitter, legend)
    578         )
    579 
--> 580         super().__init__(data=data, variables=variables)
    581 
    582         self.alpha = alpha

~\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\_core.py in __init__(self, data, variables)
    602     def __init__(self, data=None, variables={}):
    603 
--> 604         self.assign_variables(data, variables)
    605 
    606         for var, cls in self._semantic_mappings.items():

~\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\_core.py in assign_variables(self, data, variables)
    665         else:
    666             self.input_format = "long"
--> 667             plot_data, variables = self._assign_variables_longform(
    668                 data, **variables,
    669             )

~\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\_core.py in _assign_variables_longform(self, data, **kwargs)
    909         # Construct a tidy plot DataFrame. This will convert a number of
    910         # types automatically, aligning on index in case of pandas objects
--> 911         plot_data = pd.DataFrame(plot_data)
    912 
    913         # Reduce the variables dictionary to fields with valid data

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __init__(self, data, index, columns, dtype, copy)
    466 
    467         elif isinstance(data, dict):
--> 468             mgr = init_dict(data, index, columns, dtype=dtype)
    469         elif isinstance(data, ma.MaskedArray):
    470             import numpy.ma.mrecords as mrecords

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py in init_dict(data, index, columns, dtype)
    281             arr if not is_datetime64tz_dtype(arr) else arr.copy() for arr in arrays
    282         ]
--> 283     return arrays_to_mgr(arrays, data_names, index, columns, dtype=dtype)
    284 
    285 

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py in arrays_to_mgr(arrays, arr_names, index, columns, dtype, verify_integrity)
     76         # figure out the index, if necessary
     77         if index is None:
---> 78             index = extract_index(arrays)
     79         else:
     80             index = ensure_index(index)

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py in extract_index(data)
    385 
    386         if not indexes and not raw_lengths:
--> 387             raise ValueError("If using all scalar values, you must pass an index")
    388 
    389         if have_series:

ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
1 resposta

Olá, Robson, tudo bem?

Esse erro ValueError: If using all scalar values, you must pass an index ocorre quando o Pandas está esperando receber os valores como dados do tipo lista ou dicionário, mas na verdade está recebendo um valor escalar (ou seja, apenas o valor numérico da variável). Executei um teste com seu trecho de código e não apareceu esse erro aqui na minha máquina, assim, acredito que uma possibilidade do porquê o erro está ocorrendo deve estar relacionado aos valores que você considerou para o seu x (y_previsto_train) e y (y_train) no scatterplot. É provável que ambos ao invés de representarem uma lista ou dicionário de dados, está apresentando apenas valores escalares.

Mas como posso corrigir esse erro?

Para resolução desse problema vamos dar umas pequenas dicas e, caso não funcione, peço que compartilhe o seu notebook conosco para que possamos verificar o que pode ter acontecido, belezinha?

Mas antes disso, vamos lá!

  1. Tente refazer o upload dos dados fornecido na aula (dataset.csv) e reinicie o ambiente onde está executando o código tentando rodar novamente todos códigos criados desde do início deste curso.
  2. Se após a primeira dica ainda estiver apresentando este erro, verifique com mais cautela o código do professor onde foi feita a divisão dos valores de treino e teste e se no seu código está ocorrendo algum erro ou inconsistência com o que ele apresentou na aula. Para facilitar a busca, o professor realizou esse processo no tópico 5.4 Análises Gráficas dos Resultados do Modelo (Aula - https://cursos.alura.com.br/course/data-science-modelo-regressao-linear-assimetria-statsmodel/task/49894), no caso do y_previsto_train, e no tópico 4.3 Modificando o Modelo e Avaliando Novamente o Ajuste (Aula - https://cursos.alura.com.br/course/data-science-modelo-regressao-linear-assimetria-statsmodel/task/49898), no caso do y_train.

Se quiser entender um pouco mais do erro e aprofundar-se nesse tipo de situação, deixarei na tabela abaixo a documentação do pandas.DataFrame e possíveis soluções desse caso:

Para Saber Mais
Documentação do pandas.DataFrame (em inglês)
ValueError if using all scalar values, you must pass an index (em inglês)

Qualquer dúvida é só chamar!

Forte abraço!

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