Ich bin auf diese Diskussion gestoßen (seit einem Jahr):https: //github.com/bokeh/bokeh/issues/239

Ich habe auch den weißen Bildschirm ohne Fehler gesehen .. und dann habe ich versucht, eine kleine Teilmenge von 2 Spalten zu nehmen und habe Folgendes versucht:

Da Pandas nur ein paar Zeilen mit leeren Daten enthält, habe ich dropna ausprobiert. Dies führte dazu, dass überhaupt keine Daten vorhanden waren. Also habe ich stattdessen nur die Zeilen angegeben, die in den df gehen sollen (daher dasdf = df.head(n=19) Linie

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

df = pd.read_excel(path,sheetname,parse_cols="A:B")
df = df.head(n=19)
print(df)
rtngs = ['iAAA','iAA+','iAA','iAA-','iA+','iA','iA-','iBBB+','iBBB','iBBB-','iBB+','iBB','iBB-','iB+','iB','iB-','NR','iCCC+']
x= df['Score']
output_file("line.html")

p = figure(plot_width=400, plot_height=400, x_range=(0,100),y_range=rtngs)

# add a circle renderer with a size, color, and alpha
p.circle(df['Score'], df['Rating'], size=20, color="navy", alpha=0.5)

# show the results
#output_notebook()
show(p)

df:

   Rating  Score
0    iAAA   64.0
1    iAA+   33.0
2     iAA    7.0
3    iAA-   28.0
4     iA+   36.0
5      iA   62.0
6     iA-   99.0
7   iBBB+   10.0
8    iBBB   93.0
9   iBBB-   91.0
10   iBB+   79.0
11    iBB   19.0
12   iBB-   95.0
13    iB+   26.0
14     iB    9.0
15    iB-   26.0
16     NR   49.0
17  iCCC+   51.0
18   iAAA   18.0

Das obige zeigt mir eine Ausgabe im Notebook, wirft aber trotzdem:ValueError: Out of range float values are not JSON compliant

Und es erzeugt auch nicht (daher?) Die Ausgabedatei. Wie behebe ich diesen Fehler für diese kleine Teilmenge? Bezieht es sich auf NaN-Werte? Würde dies auch das Problem des "weißen Bildschirms des Todes" für den größeren Datensatz lösen?

Vielen Dank vm für einen Blick!

Wenn Sie den gesamten Fehler sehen möchten:

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-4fa6b88aa415> in <module>()
     16 # show the results
     17 #output_notebook()
---> 18 show(p)

C:\Users\x\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\io.py in show(obj, browser, new)
    300     if obj not in _state.document.roots:
    301         _state.document.add_root(obj)
--> 302     return _show_with_state(obj, _state, browser, new)
    303 
    304 

C:\Users\x\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\io.py in _show_with_state(obj, state, browser, new)
    310 
    311     if state.notebook:
--> 312         comms_handle = _show_notebook_with_state(obj, state)
    313         shown = True
    314 

C:\Users\x\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\io.py in _show_notebook_with_state(obj, state)
    334         comms_target = make_id()
    335         publish_display_data({'text/html': notebook_div(obj, comms_target)})
--> 336         handle = _CommsHandle(get_comms(comms_target), state.document, state.document.to_json())
    337         state.last_comms_handle = handle
    338         return handle

C:\Users\x\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\document.py in to_json(self)
    792         # this is a total hack to go via a string, needed because
    793         # our BokehJSONEncoder goes straight to a string.
--> 794         doc_json = self.to_json_string()
    795         return loads(doc_json)
    796 

C:\Users\x\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\document.py in to_json_string(self, indent)
    785         }
    786 
--> 787         return serialize_json(json, indent=indent)
    788 
    789     def to_json(self):

C:\Users\x\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\core\json_encoder.py in serialize_json(obj, encoder, indent, **kwargs)
     97         indent = 2
     98 
---> 99     return json.dumps(obj, cls=encoder, allow_nan=False, indent=indent, separators=separators, sort_keys=True, **kwargs)

C:\Users\x\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\json\__init__.py in dumps(obj, skipkeys, ensure_ascii, check_circular, allow_nan, cls, indent, separators, default, sort_keys, **kw)
    235         check_circular=check_circular, allow_nan=allow_nan, indent=indent,
    236         separators=separators, default=default, sort_keys=sort_keys,
--> 237         **kw).encode(obj)
    238 
    239 

C:\Users\x\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\json\encoder.py in encode(self, o)
    197         # exceptions aren't as detailed.  The list call should be roughly
    198         # equivalent to the PySequence_Fast that ''.join() would do.
--> 199         chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
    200         if not isinstance(chunks, (list, tuple)):
    201             chunks = list(chunks)

C:\Users\x\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\json\encoder.py in iterencode(self, o, _one_shot)
    255                 self.key_separator, self.item_separator, self.sort_keys,
    256                 self.skipkeys, _one_shot)
--> 257         return _iterencode(o, 0)
    258 
    259 def _make_iterencode(markers, _default, _encoder, _indent, _floatstr,

ValueError: Out of range float values are not JSON compliant