再看看性别与患病的关系
时间: 2024-01-08 19:12:46 浏览: 31
好的,我们可以使用以下代码查看性别与患病的关系:
```python
plt.figure(figsize=(6,6))
sns.countplot(x='sex', hue='target', data=data, palette=['#99CCFF','#FF9999'])
plt.title('Distribution of Heart Disease by Sex')
plt.xlabel('Sex (0 = Female, 1 = Male)')
plt.legend(title='Disease', loc='upper right', labels=['No Disease', 'Disease'])
plt.show()
```
以上代码中,我们使用`seaborn`库绘制柱状图,其中`x`参数设置为性别列,`hue`参数设置为患病列,颜色分别表示有无疾病,`palette`参数用于设置颜色。最后,我们设置图表标题、x轴标签、图例标题和位置,并显示图表。
相关问题
心脏病数据集thal与是否患病的关系
心脏病数据集中的 thal(心包膜厚度)与是否患病的关系可以通过多种方式进行分析,下面介绍几种常见的方法:
1. 使用柱状图或堆叠柱状图展示各个 thal 值对应的患病人数和非患病人数,以及患病人数在不同 thal 值之间的比较。可以使用 Python 中的 matplotlib 或 seaborn 库进行绘制。
2. 使用交叉表或透视表计算不同 thal 值下的患病人数和非患病人数,并计算各个 thal 值下的患病比例,以及不同 thal 值之间患病比例的比较。可以使用 Python 中的 pandas 库进行计算和绘图。
3. 使用统计检验方法(如卡方检验)检验不同 thal 值与患病情况之间是否存在显著性差异。可以使用 Python 中的 scipy 库进行检验。
卡方检验皮马印第安人糖尿病高血压与患病关系代码
以下是一个简单的示例代码,用于检验Pima印第安人的糖尿病和高血压之间的相关性:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency
# 创建一个2x2的列联表,分别表示糖尿病和高血压的发病情况
table = np.array([[210, 40], [180, 70]])
# 进行卡方检验
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(table)
# 输出卡方值、p值和自由度
print("Chi-square statistic = {:.2f}".format(chi2))
print("p-value = {:.4f}".format(p))
print("Degree of freedom = {}".format(dof))
# 输出期望的频数
print("Expected frequencies:\n", expected)
```
在这个例子中,我们创建了一个2x2的列联表,其中第一行表示没有糖尿病的人数和有高血压的人数,第二行表示有糖尿病的人数和没有高血压的人数。然后,我们使用`chi2_contingency`函数进行卡方检验,并输出卡方值、p值和自由度。最后,我们还输出了期望的频数,即在假设独立的情况下,每个单元格中期望出现的样本数。
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