Wie zu beheben AttributeError: '- Serie,' Objekt hat kein Attribut 'finden'?

Ich versuche zu spielen mit einigen online-Daten, und mit einigen Schwierigkeiten zeichnen Sie es durch ein 'Attribut' Fehler in der plot-Funktion

# Reading data from an online data sets
import pandas as pd
import requests, zipfile, StringIO
r = requests.get('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00287/Activity Recognition from Single Chest-Mounted Accelerometer.zip')
z = zipfile.ZipFile(StringIO.StringIO(r.content))
activity_files = [name for name in z.namelist() if name.endswith('.csv')]

# Loading it to a pandas dataframe
z_data = z.read(activity_files[4]).split('\n')
activity_data = pd.DataFrame([z.split(',') for z in z_data], columns=('Seq','Ax','Ay','Az','Label'))


# Filtering
working_desk_data = activity_data[activity_data.Label == '1']
standing_data = activity_data[activity_data.Label == '3']
walking_data = activity_data[activity_data.Label == '4']

# Plotting
plt.plot(walking_data['Seq'], walking_data['Ax']) # <--- Error
plt.plot(walking_data['Seq'], walking_data['Ay']) # <--- Error
plt.plot(walking_data['Seq'], walking_data['Az']) # <--- Error
plt.show()

Irgendwelche workarounds oder verweist mich auf die richtige Richtung wäre hilfreich ? Ich kann plot das folgende, also ich bin eindeutig Missverständnis etwas oben.

plt.plot(range(1,5), [1,2,1,2])
plt.show()

Edit: (Hinzugefügt Daten für Julien Spronck)

walking_data.head()
Out[12]:
Seq Ax  Ay  Az  Label
22950   22950   1978    2386    1988    4
22951   22951   1977    2387    1990    4
22952   22952   1983    2390    1994    4
22953   22953   1978    2396    1994    4
22954   22954   1980    2387    1992    4

walking_data.columns
Out[79]:
Index([u'Seq', u'Ax', u'Ay', u'Az', u'Label'], dtype='object')
In [80]:

type(walking_data.Seq)
Out[80]:
pandas.core.series.Series
In [81]:

type(walking_data.Ax)
Out[81]:
pandas.core.series.Series
können Sie uns zeigen, was walking_data aussieht?
Hinzugefügt
Es wäre sinnvoll zu posten die ganzen Fehler, die Sie bekommen, vor allem, wenn Sie versucht, DSM Antwort.

InformationsquelleAutor amehta | 2015-04-03

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