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Problema no plot do pareto

Estou com o mesmo problema, nao consigo plotar o pareto do modelo ajustado 2.

ValueError: Grouper for 'Intercept' not 1-dimensional.

Testei o t_valores com o type ele devolve pandas.core.series. Series.

Não deu certo utilizar o t_valores.values

Podem me ajudar? Obrigada.

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O erro pode estar relacionado à forma como você está tentando agrupar os dados. Parece que você está usando o Pandas e tentando fazer um agrupamento que não está funcionando corretamente.

  1. Verifique os Dados: Certifique-se de que os dados que você está tentando usar para o gráfico de Pareto estão corretos e têm o formato esperado. Verifique se você tem uma única coluna chamada 'Intercept' e se os dados são unidimensionais.

  2. Verifique a Variável de Agrupamento: O erro pode ocorrer se a variável que você está usando para agrupar os dados não for unidimensional. Certifique-se de que a variável que você está passando para o método de agrupamento é uma Series unidimensional.

    # Exemplo de agrupamento correto
    grouped_data = df.groupby('Intercept')
    
  3. Confira a Versão do Pandas: Em algumas versões do Pandas, pode haver diferenças no comportamento de certos métodos. Certifique-se de estar usando uma versão compatível do Pandas.

  4. Verifique a Documentação do Método que Você Está Usando: Consulte a documentação do método que você está usando para o agrupamento e verifique se você está passando os parâmetros corretos.

Aqui está um exemplo básico de como você pode plotar um gráfico de Pareto usando Matplotlib e Seaborn no contexto de análise de experimentos:

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

# Substitua 'df' pelo seu DataFrame
df = ...

# Substitua 'Intercept' pela sua variável de interesse
grouped_data = df.groupby('Intercept').sum()
sorted_data = grouped_data.sort_values(by='sua_coluna_de_interesse', ascending=False)

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=sorted_data['sua_coluna_de_interesse'], y=sorted_data.index)
plt.title('Gráfico de Pareto')
plt.xlabel('Sua Coluna de Interesse')
plt.ylabel('Intercept')
plt.show()

Lembre-se de substituir 'df', 'Intercept' e 'sua_coluna_de_interesse' pelos nomes corretos no seu conjunto de dados.