# 使用 Pandas 的 plot 方法绘制柱状图 gender_counts_pd.plot(kind='bar', x='gender', y='count') plt.title('Gender Ratio') plt.xlabel('Gender') plt.ylabel('Count') plt.show()改进要显示男女性别

您可以尝试将 `gender` 列中的值 `Female` 和 `Male` 改为中文的 `女` 和 `男` ，然后再运行绘图代码。具体操作如下：

# 将 gender 列中的 Female 和 Male 转换为中文
gender_counts_pd['gender'] = gender_counts_pd['gender'].map({'Female': '女', 'Male': '男'})

# 绘制柱状图
gender_counts_pd.plot(kind='bar', x='gender', y='count')

# 添加标题和标签
plt.title('男女性别比例')
plt.xlabel('性别')
plt.ylabel('人数')

# 显示图形
plt.show()

这样就可以在图形上显示中文的性别标签了。

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fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Gender"].value_counts().plot.bar(color="purple", ax=ax[0]) df["Gender"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Gender Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Ever_Married"].value_counts().plot.bar(color="blue", ax=ax[0]) df["Ever_Married"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Marriage Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) plt.show()解释各行代码

这段代码使用了Python中的matplotlib库来绘制两个子图，分别展示了数据集中性别和婚姻状态的频率分布情况。具体解释如下：

1. fig, ax = plt.subplots(1, 2)：创建一个包含两个子图的Figure对象和Axes对象列表，分别存储在fig和ax变量中。其中1表示一行，2表示两列，即创建1行2列的网格图。

2. df["Gender"].value_counts().plot.bar(color="purple", ax=ax[0])：使用pandas中的value_counts()方法统计数据集中gender列的频率分布情况，并将结果可视化为柱状图。color参数指定柱状图的颜色，ax参数指定将该子图绘制在第一个Axes对象(ax[0])中。

3. df["Gender"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1])：使用pandas中的value_counts()方法统计数据集中gender列的频率分布情况，并将结果可视化为饼图。autopct参数指定饼图上显示的数值格式，shadow参数指定是否绘制阴影，textprops参数指定文本标签的字体大小，ax参数指定将该子图绘制在第二个Axes对象(ax[1])中。

4. fig.suptitle("Gender Frequency", fontsize=15)：设置整个图的标题为"Gender Frequency"，字体大小为15。

5. plt.xticks(rotation=90)：旋转横坐标标签，使其垂直显示。

6. plt.yticks(rotation=45)：旋转纵坐标标签，使其水平显示。

7. plt.show()：显示所有子图。

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] pd.set_option('display.max_columns', None) t = data['label'].value_counts() t.plot(kind = 'bar')

这段代码使用了matplotlib和pandas两个库，目的是将数据集中不同标签的数量进行可视化展示。

第一行代码`plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']` 是用来设置matplotlib的字体为中文字体，这里设置的是SimHei。

第二行代码`pd.set_option('display.max_columns', None)` 是用来设置pandas在控制台输出时，显示所有列，不省略。

第三行代码`t = data['label'].value_counts()` 是用来统计数据集中不同标签的数量，返回一个Series类型的对象t，其中每个标签作为索引，对应的数量作为值。

第四行代码`t.plot(kind = 'bar')` 是用来将Series对象t进行可视化展示，这里使用了柱状图(kind='bar')。