Bokeh:ValueError:超出范围的浮点值不是JSON complian

Question

我（一年前）遇到这个讨论：https://github.com/bokeh/bokeh/issues/2392

我也看到了白色的屏幕，没有任何错误。然后我试着从2列中选取一小部分，并尝试了以下操作：

因为熊猫也只得到一堆空数据行，所以我尝试了dropna。。这导致根本没有数据。所以我只指定了应该进入df的行（因此是df = df.head(n=19)行）

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)

数据框：

   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

上面显示的是笔记本中的一个输出，但仍然抛出：ValueError: Out of range float values are not JSON compliant

而且它也没有（因此？）同时生成输出文件。如何消除这个小子集的错误？是否与南价值观有关？这是否也能解决更大数据集的“死亡白屏”问题？

感谢vm的关注！

如果您希望看到整个错误：

---------------------------------------------------------------------------
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

Answer 1

好吧，这不完全是你问题的答案，更像是我与博克共事一周的经验。在我的例子中，我试图做一个类似德克萨斯州的例子，从博克。。。。。在经历了很多挫折之后，我注意到bokeh或json或其他什么东西，当遇到列表的第一个值（myList）被标绘为NaN时，它拒绝标绘给出消息

ValueError: Out of range float values are not JSON compliant

如果我将列表的第一个值（myList[0]）更改为float，即使它包含NaN，也可以正常工作。考虑到这一点，理解这些事情如何工作的人会提出一个答案。我的方法是重构你的数据，这样第一个值就不是nan了。

Answer 2

合并this Pull Request以添加二进制数组序列化选项时，将更好地支持NaN支持。这应该在2017年1月的Bokeh0.12.4中提供。Bokeh在python JSON编码器中不使用allow_nan，因为这不是标准的-nan和inf不是官方JSON规范的一部分（这是IMO的一个严重疏忽，但超出了我们的控制范围）

Answer 3

我也有同样的错误，我调试了这个问题：我在绘制的数据集中有NaN个值，而bokeh的serialize_json()函数（在/core/json_encoder.py）不允许NaN个值（我不知道为什么…）。在这个函数的return部分中，json.dumps()中有allow_nan=False参数（当生成输出文件（它调用上面的serialize_json()函数）时，问题只出现在bokeh进程的io部分）。

因此，必须替换数据帧中的NaN值，例如：

df = df.fillna('')

天气真好！：）