最近这几天接触python数据可视化，发现python中import ggplot图像库会失败，详情看下图：
image
本文不关注FutureWarning是什么，也不关注代码如何如何怎么样，只关注如何去解决这个问题，随意接下来要谈论的更多的关注与操作和思考。
解决
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打开tslib.py lib.py文件
这里漏了一步截图，在问题列表的最后，出现了一段关于D:\Anaconda3\Lib\site-packages\pandas\tslib.py的叙述，也因为此，祝馀才打开了这两个文件，代码如下所示：
#tslib.py
# flake8: noqa
import warnings
warnings.warn("The pandas.tslib module is deprecated and will be "
"removed in a future version.", FutureWarning, stacklevel=2)
from pandas._libs.tslib import Timestamp, Timedelta, OutOfBoundsDatetime
from pandas._libs.tslibs.nattype import NaT, NaTType
#lib.py
# flake8: noqa
import warnings
warnings.warn("The pandas.lib module is deprecated and will be "
"removed in a future version. These are private functions "
"and can be accessed from pandas._libs.lib instead",
FutureWarning, stacklevel=2)
from pandas._libs.lib import *
可以注意到中间这两句：
- from pandas._libs.tslib import Timestamp, Timedelta, OutOfBoundsDatetime
- from pandas._libs.lib import
正好这两句就是图中出现错误的提示语。
所以这里提供了解决方式，而且是需要我们自己手动添加。
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打开smoothers.py
现在可以按照出错的提示信息打开这个文件，注释掉下面的代码，增加后面的语句。
#smoothers.py部分代码
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
unicode_literals)
import numpy as np
from pandas._libs.tslib import Timestamp #这里是添加的
#from pandas.lib import Timestamp 这里是被注释掉的
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess as smlowess
from statsmodels.sandbox.regression.predstd import wls_prediction_std
from statsmodels.stats.outliers_influence import summary_table
import scipy.stats as stats
import datetime
date_types = (
Timestamp, #这里是添加的
# pd.tslib.Timestamp, 这里是被注释掉的
pd.DatetimeIndex,
pd.Period,
pd.PeriodIndex,
datetime.datetime,
datetime.time
)
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打开utils.py文件
#utils.py开头部分代码
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
unicode_literals)
from pandas._libs.tslib import Timestamp as ts #这里是添加的
import matplotlib.cbook as cbook
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
#utils.py后部分代码
date_types = (
ts, #这里是添加的
# pd.tslib.Timestamp, 这里是注释掉的
pd.DatetimeIndex,
pd.Period,
pd.PeriodIndex,
datetime.datetime,
datetime.time
)
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更改保存
保存好这两个文件之后，在jupyter notebook输入下面的代码运行即可。
%matplotlib inline
import pandas as pd
from ggplot import *
meat_lng=pd.melt(meat[['date','beef','pork','broilers']],id_vars='date')
ggplot(aes(x='date',y='value',color='variable'),data=meat_lng)+geom_point(color='red')
结果如图所示：
Scatter plot.png
可以看到，修改成功了。
思考
写在最后的就是祝馀个人的思考，很短：
- 自己写的代码自己心里要清楚，不必遇到问题就着急去搜索答案，经验告诉祝馀，自己思考会比搜索解决方式更重要、更直接和更有效。
- 在遇到这个问题的时候，祝馀一开始也有两个想法：
- 既然这是个未来遇见的错误，那可否删除掉错误提示信息和处理代码，从而解决它？
- 第二个想法就是祝馀现在处理的这种，通过找到代码，按照源码的提示修改即可，显然这种比较好。
- 这段代码：from pandas._libs.tslib import Timestamp 和另一段代码：from pandas._libs.tslib import Timestamp as ts 明显不同，祝馀不知道这样做会有什么影响，且试试看两种会不会对后续有影响。