以下代码为什么不能生成热力图:import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np titanic_df = pd.read_csv("C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv") # 删除不必要的列 titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True) # 删除缺失值 titanic_df.dropna(inplace=True) # 将性别变量转换为数值变量 titanic_df['Sex'] = titanic_df['Sex'].replace({'male': 0, 'female': 1}) # 将登船港口变量转换为数值变量 titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].replace({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2}) grouped = titanic_df.groupby('Pclass') # 求每个船票等级的平均年龄 grouped['Age'].mean() # 将数据集按照性别和船票等级进行透视 pivot_df = pd.pivot_table(titanic_df, values='Survived', index='Sex', columns='Pclass') # 将缺失值填充为 0 pivot_df.fillna(0, inplace=True) # 使用 seaborn.heatmap 函数绘制热力图,并显示每个单元格的数值 sns.heatmap(data=pivot_df.head(), annot=True)
时间: 2023-08-09 16:04:18 浏览: 114
这段代码是可以生成热力图的,它的功能是读取 Titanic 数据集,并按照性别和船票等级进行透视,并生成热力图以显示不同性别和船票等级下的生还率情况。
如果你运行这段代码时没有看到热力图窗口弹出,可能是由于你的 Python 环境缺少必要的依赖库 `seaborn` 和 `matplotlib`。你可以通过在命令行或终端中运行以下命令来安装这两个库:
```
pip install seaborn matplotlib
```
如果你已经安装了这两个库,但仍然无法生成热力图,可能是由于你的计算机上缺少必要的图形界面模块或驱动程序。你可以尝试在 Jupyter Notebook 或其他 Python IDE 中运行这段代码,或者在其他计算机上运行这段代码,看看是否可以正常生成热力图。
相关问题
解释以下代码:import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns
这段代码的作用是导入Python数据分析和可视化的常用库,具体解释如下:
- `import pandas as pd`:导入pandas库,并将其命名为pd,以便在代码中使用更简短的名称来调用pandas的函数和方法。
- `import numpy as np`:导入numpy库,并将其命名为np,以便在代码中使用更简短的名称来调用numpy的函数和方法。
- `import matplotlib.pyplot as plt`:导入matplotlib库中的pyplot子库,并将其命名为plt,以便在代码中使用更简短的名称来调用matplotlib的可视化函数和方法。
- `%matplotlib inline`:这是一个Jupyter Notebook魔法命令,用于在Notebook中显示matplotlib图形。
- `import seaborn as sns`:导入seaborn库,它是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级的统计图形和更美观的默认样式。同样,将其命名为sns以便在代码中使用更简短的名称来调用seaborn的函数和方法。
以下代码为什么不能生成热力图:import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np titanic_df = pd.read_csv( "C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv") # 删除不必要的列 titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True) # 删除缺失值 titanic_df.dropna(inplace=True) # 将性别变量转换为数值变量 titanic_df['Sex'] = titanic_df['Sex'].replace({'male': 0, 'female': 1}) # 将登船港口变量转换为数值变量 titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].replace({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2}) grouped = titanic_df.groupby('Pclass') # 求每个船票等级的平均年龄 grouped['Age'].mean() # 将数据集按照性别和船票等级进行透视 pivot_df = pd.pivot_table(titanic_df, values='Survived', index='Sex', columns='Pclass') print(pivot_df.head()) sns.heatmap(data=pivot_df.head())
这段代码可能无法生成热力图的原因可能是由于 `pivot_df.head()` 返回的数据框中包含了缺失值,而 `seaborn.heatmap()` 函数默认不会显示缺失值所在的单元格,导致生成的热力图不完整。你可以尝试将缺失值填充为 0 或其他数值,或者将 `seaborn.heatmap()` 函数的 `annot` 参数设置为 `True`,这样可以在热力图上显示每个单元格的数值,并且缺失值将被显示为空白单元格。修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
titanic_df = pd.read_csv("C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv")
# 删除不必要的列
titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)
# 删除缺失值
titanic_df.dropna(inplace=True)
# 将性别变量转换为数值变量
titanic_df['Sex'] = titanic_df['Sex'].replace({'male': 0, 'female': 1})
# 将登船港口变量转换为数值变量
titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].replace({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2})
grouped = titanic_df.groupby('Pclass')
# 求每个船票等级的平均年龄
grouped['Age'].mean()
# 将数据集按照性别和船票等级进行透视
pivot_df = pd.pivot_table(titanic_df, values='Survived', index='Sex', columns='Pclass')
# 将缺失值填充为 0
pivot_df.fillna(0, inplace=True)
# 使用 seaborn.heatmap 函数绘制热力图,并显示每个单元格的数值
sns.heatmap(data=pivot_df.head(), annot=True)
```
这样修改后的代码应该可以成功生成热力图。