Pythonは普通に書いてるだけで勝手に読みやすくなる文法に，型キャストや引数もいろいろ良しなに扱ってくれる便利な言語ですが，だからといって適当に使っていると変なところでハマるよというお話．
この記事で扱うデータ
sample.csv
Height,Weight,Gender
161.6124725,65.98017883,Female
150.4265289,59.49276352,Female
172.5548706,82.67674255,Male
164.2229767,67.56816864,Female
185.3570404,99.14295197,Male
178.6737518,80.50052643,Male
184.1519165,91.4691925,Male
169.6814117,68.50371552,Female
171.8485107,87.14485931,Male
以上のようなcsvファイルを例に扱います．こいつがなかなか曲者なんだ...
ケース1：DataFrameの行抽出
DataFrameは条件を指定して行を抽出できます．しかし...
input
df1[df1.Gender == 'Male']
output
Height Weight Gender
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN Male
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN Male
... ... ... ...
995 NaN NaN Male
996 NaN NaN NaN
997 NaN NaN NaN
998 NaN NaN NaN
999 NaN NaN Male
1000 rows × 3 columns
...なんじゃこりゃ．よく調べてみると，
input
type(df1['Height'])
output
pandas.core.frame.DataFrame
本来であれば，これはSeries型になるはずです．参考
解決策
DataFrameを作り直すと正常に動作しました．
input
ans = pd.DataFrame({'Height': df1['Height'].values.reshape(1000),
'Weight': df1['Weight'].values.reshape(1000),
'Gender': df1['Gender'].values.reshape(1000)
})
ans[ans['Gender'] == 'Male']
output
Height Weight Gender
2 172.554871 82.676743 Male
4 185.357040 99.142952 Male
5 178.673752 80.500526 Male
6 184.151916 91.469193 Male
8 171.848511 87.144859 Male
... ... ... ...
989 165.647507 79.347435 Male
992 170.756546 82.422096 Male
994 180.842758 95.315422 Male
995 183.990356 95.574455 Male
999 186.798447 93.485558 Male
514 rows × 3 columns
ケース2：Seabornでのプロット
Seabornでのエラー．
input
sns.scatterplot(data=df1, x='Height', y='Weight')
plt.show()
output
----> 1 sns.scatterplot(data=df1, x='Height', y='Weight')
2 plt.show()
...
ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
ドキュメントにも載っているシンプルな書き方ですが，変なエラーが出ました．どうやら辞書型からDataFrameに変換するときにインデックス周りで出るエラーのようで，実際エラー文の途中にそのような処理をしている箇所が書かれていました．
解決策
input
plt.scatter(df1.Height.values, df1.Weight.values)
plt.show()
valuesメソッドでndarray型にしてやれば大丈夫．でもラベルをサクッと貼れないのは不便...
まとめ
一時間強ハマってしまいました．自分が調べた限りでは根本的な解決策は見つかりませんでしたが，時間がある時にでもissueを漁ってみようかと思います．