num_rows = 4 num_cols = 4 fig_width = 8 fig_height = 3 * num_rows # Plot histograms for all columns against each other fig, axs = plt.subplots(num_rows, 2, figsize=(fig_width, fig_height)) for i, column1 in enumerate(df.drop('Sex',1).columns): row = i // 2 col = i % 2 axs[row, col].hist(df[column1]) axs[row, col].set_xlabel(column1) # Remove empty subplots if the number of columns is odd if num_cols % 2 != 0: fig.delaxes(axs[num_rows - 1, 1]) plt.tight_layout() plt.show()
时间: 2024-03-31 10:32:39 浏览: 12
这是一段 Python 代码,它使用 Pandas 和 Matplotlib 库来绘制数据集中所有非 'Sex' 列的直方图。代码中的 num_rows 和 num_cols 变量分别表示图表的行数和列数,fig_width 和 fig_height 变量表示图表的宽度和高度。代码通过 for 循环遍历所有列,对每一列绘制一个直方图,并将其放置在图表中的适当位置。如果列数是奇数,则会删除最后一个子图。最后,使用 plt.tight_layout() 和 plt.show() 函数来调整图表的布局并显示图表。
相关问题
num_rows = df.shape[0] value = df.loc[num_rows, 'text']
这段代码的作用是获取 DataFrame 中超出索引范围的数据。具体来说,代码中的 df.shape[0] 语句获取了 DataFrame 的行数,该行数被赋值给变量 num_rows。接着,代码中的 df.loc[num_rows, 'text'] 语句使用 loc 函数和行号为 num_rows,列名为 'text' 来获取 DataFrame 中最后一行后面一行的 text 列的值,该值被赋值给变量 value。这样的操作会引发一个 KeyError 异常,因为行号为 num_rows 的行并不存在,超出了 DataFrame 的索引范围。
因此,这段代码是错误的,需要修改成如下的方式才能正确获取 DataFrame 中最后一行的 text 列的值:
```python
num_rows = df.shape[0]
value = df.loc[num_rows - 1, 'text']
```
这样就可以正确获取 DataFrame 中最后一行的 text 列的值了。
解释一下 num_rows = df.shape[0] value = df.loc[num_rows, 'text']
这段代码的作用是获取 DataFrame 中最后一行的 text 列的值,并将该值赋值给变量 value。具体来说,代码中的 df.shape[0] 语句获取了 DataFrame 的行数,该行数被赋值给变量 num_rows。接着,代码中的 df.loc[num_rows, 'text'] 语句使用 loc 函数和最后一行的行号以及 'text' 列的名称来获取最后一行 text 列的值,该值被赋值给变量 value。
需要注意的是,df.shape[0] 返回的是 DataFrame 的行数,而行号是从 0 开始的。因此,最后一行的行号应该是 df.shape[0] - 1。所以,正确的代码应该是:
```python
num_rows = df.shape[0]
value = df.loc[num_rows - 1, 'text']
```
这样就可以获取 DataFrame 中最后一行的 text 列的值了。