Got type 'DataFrame' when expecting string, array, or list of 1d-arrays.
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Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 25/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- jupyter, pandas, python
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
Commencez par l’exemple lié AI-and-Analytics/Features-and-Functionality/IntelPython_XGBoost_Performance et reproduisez l’erreur signalée avec les versions de package indiquées. Déterminez quelle étape de l’exemple produit l’erreur de type DataFrame ; la tâche est terminée lorsque l’exemple s’exécute correctement sans cette erreur.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
When I running this test：
https://github.com/oneapi-src/oneAPI-samples/tree/master/AI-and-Analytics/Features-and-Functionality/IntelPython_XGBoost_Performance
I get this error：
this is my env
(venv) # pip list
Package Version
------------------------- ---------------
anyio 4.3.0
argon2-cffi 23.1.0
argon2-cffi-bindings 21.2.0
arrow 1.3.0
asttokens 2.4.1
async-lru 2.0.4
attrs 23.2.0
Babel 2.14.0
beautifulsoup4 4.12.3
bleach 6.1.0
certifi 2024.2.2
cffi 1.16.0
charset-normalizer 3.3.2
comm 0.2.1
contourpy 1.2.0
cycler 0.12.1
daal 2024.1.0
daal4py 2024.1.0
debugpy 1.8.1
decorator 5.1.1
defusedxml 0.7.1
executing 2.0.1
fastjsonschema 2.19.1
fonttools 4.49.0
fqdn 1.5.1
h11 0.14.0
httpcore 1.0.4
httpx 0.27.0
idna 3.6
ipykernel 6.29.3
ipython 8.22.1
ipywidgets 8.1.2
isoduration 20.11.0
jedi 0.19.1
Jinja2 3.1.3
joblib 1.3.2
json5 0.9.17
jsonpointer 2.4
jsonschema 4.21.1
jsonschema-specifications 2023.12.1
jupyter 1.0.0
jupyter_client 8.6.0
jupyter-console 6.6.3
jupyter_core 5.7.1
jupyter-events 0.9.0
jupyter-lsp 2.2.3
jupyter_server 2.12.5
jupyter_server_terminals 0.5.2
jupyterlab 4.1.2
jupyterlab_pygments 0.3.0
jupyterlab_server 2.25.3
jupyterlab_widgets 3.0.10
kiwisolver 1.4.5
MarkupSafe 2.1.5
matplotlib 3.8.3
matplotlib-inline 0.1.6
mistune 3.0.2
nbclient 0.9.0
nbconvert 7.16.1
nbformat 5.9.2
nest-asyncio 1.6.0
notebook 7.1.1
notebook_shim 0.2.4
numpy 1.26.4
overrides 7.7.0
packaging 23.2
pandas 2.2.1
pandocfilters 1.5.1
parso 0.8.3
pexpect 4.9.0
pillow 10.2.0
pip 23.3.1
platformdirs 4.2.0
prometheus_client 0.20.0
prompt-toolkit 3.0.43
psutil 5.9.8
ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2
pycparser 2.21
Pygments 2.17.2
pyparsing 3.1.1
python-dateutil 2.8.2
python-json-logger 2.0.7
pytz 2024.1
PyYAML 6.0.1
pyzmq 25.1.2
qtconsole 5.5.1
QtPy 2.4.1
referencing 0.33.0
requests 2.31.0
rfc3339-validator 0.1.4
rfc3986-validator 0.1.1
rpds-py 0.18.0
scikit-learn 1.4.1.post1
scipy 1.12.0
Send2Trash 1.8.2
setuptools 68.0.0
six 1.16.0
sniffio 1.3.1
soupsieve 2.5
stack-data 0.6.3
tbb 2021.11.0
terminado 0.18.0
threadpoolctl 3.3.0
tinycss2 1.2.1
tornado 6.4
traitlets 5.14.1
types-python-dateutil 2.8.19.20240106
tzdata 2024.1
uri-template 1.3.0
urllib3 2.2.1
wcwidth 0.2.13
webcolors 1.13
webencodings 0.5.1
websocket-client 1.7.0
widgetsnbextension 4.0.10
xgboost 2.0.3
# lscpu
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Address sizes: 46 bits physical, 48 bits virtual
Byte Order: Little Endian
CPU(s): 16
On-line CPU(s) list: 0-15
Vendor ID: GenuineIntel
BIOS Vendor ID: Smdbmds
Model name: Intel(R) Xeon(R) Gold 6133 CPU @ 2.50GHz
BIOS Model name: 3.0 CPU @ 2.0GHz
BIOS CPU family: 1
CPU family: 6
Model: 94
Thread(s) per core: 1
Core(s) per socket: 16
Socket(s): 1
Stepping: 3
BogoMIPS: 4988.26
Flags: fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush mmx fxsr sse sse2 ss ht syscall nx
pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc rep_good nopl cpuid tsc_known_freq pni pclmulqdq ssse3 fma cx16 pcid sse4_1 sse4_2
x2apic movbe popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c rdrand hypervisor lahf_lm abm 3dnowprefetch invpcid_sin
gle pti fsgsbase bmi1 hle avx2 smep bmi2 erms invpcid rtm mpx rdseed adx smap clflushopt xsaveopt xsavec xgetbv1 a
rat
- Langage dominant
- C++
- Étoiles
- 1.2k
- Forks
- 746
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Propose un modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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