这可能是因为您的数据中存在缺失值或非数值数据。您可以通过使用 Altair 的 .dropna() 方法来删除缺失值，并使用 .astype() 方法将非数值数据转换为数值数据。这可以避免 Altair 在构建可视化时发生错误。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd
import altair as alt

# 创建一个包含缺失值和非数值数据的示例数据集
data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4],
                     'b': ['hello', 'world', None, 'again'],
                     'c': [5, 6, None, 8]})

# 将非数值列转换为数值列
data['b'] = data['b'].astype('category')

# 删除包含缺失值的行
data = data.dropna()

# 使用 Altair 创建图表
alt.Chart(data).mark_circle().encode(
    x='a',
    y='c',
    color='b'
)

通过上述代码，您可以成功创建一个由 Altair 生成的图表。