df['Sex'].value_counts().plot.bar() plt.figure(figsize=(10,8)) plt.show()

时间: 2024-03-31 11:33:00 浏览: 105
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oldnyc.github.io:oldnyc.org的静态资产

这段代码是用来绘制一个柱状图，展示数据框中 'Sex' 列的取值数量分布情况。其中，value_counts() 用于统计 'Sex' 列中每个取值出现的次数，plot.bar() 用于将结果绘制成柱状图，plt.figure(figsize=(10,8)) 用于设置图形的大小，plt.show() 用于显示图形。需要注意的是，在运行该段代码之前需要先导入 matplotlib 库。
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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="purple", 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)是什么意思

接下来的两行代码分别使用了plot()函数和参数"bar"和"pie"，在两个子图中分别展示了"Gender"和"Ever_Married"列的频率分布情况。其中，value_counts()函数用于计算每个值的频率，并使用颜色"purple"设置了...

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (8,7)) df1['salary'].value_counts().sort_index().plot.line() plt.show()

这段代码的作用是绘制...该图表的尺寸为8x7，通过调用DataFrame的value_counts()方法来计算每个薪资水平对应的人数，并通过sort_index()方法对结果进行排序。最后通过plot.line()方法将结果绘制成线性图表并展示出来。

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (8,7)) faisal['salary'].value_counts().sort_index().plot.line() plt.show这段代码作用

具体来说，代码中的第一行导入了matplotlib.pyplot模块，并将其命名为plt；第二行创建了一个大小为8x7的图像窗口；第三行对数据集faisal中的薪资列进行计数，并按照薪资从小到大的顺序排序；第四行调用plot函数绘制...

ax2 = plt.subplot(222) data[data['sex'] == 0].target.value_counts().plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2) ax2.set_title("女性患病比例") ax2 = plt.subplot(224) data[data['sex'] == 1].target.value_counts().plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2) ax2.set_title("男性患病比例") plt.show()

这是一段使用 Matplotlib 库画饼状图的代码。它根据数据集中的性别和患病情况，分别画出了男性和女性患病比例的饼图。其中第一行代码创建了一个 2x2 的子图，第二行代码在第二个子图中画出了女性患病比例的饼图并...

count_class_0, count_class_1 = target['ProdTaken'].value_counts() # Divide by class df_class_0 = df[target['ProdTaken'] == 'Not Taken'] df_class_1 = df[target['ProdTaken'] == 'Taken'] print(count_class_0) print(count_class_1)df_class_0_under = df_class_0.sample(count_class_1,random_state=42) df_under = pd.concat([df_class_0_under, df_class_1], axis=0) print('Random under-sampling:') print(df_under['ProdTaken'].value_counts()) df_under['ProdTaken'].value_counts().plot(kind='bar', title='Count (target)');trainset, testset = train_test_split(df_under, test_size=0.2, random_state=42) fig, ax = plt.subplots(1,2, figsize=(10, 5)) sns.countplot(x = trainset['ProdTaken'] , data = trainset['ProdTaken'],ax=ax[0],palette="Set3").set_title('TrainSet') sns.countplot(x = testset['ProdTaken'] , data = testset['ProdTaken'],ax=ax[1],palette="Set2").set_title('TestSet');

这段代码是在进行数据不平衡处理，将目标变量'ProdTaken'为'Taken'和'Not Taken'的数据样本数量进行平衡，使得两种类别的样本数量相等。具体操作是使用随机下采样方法，从'Not Taken'类别中随机抽取与'Taken'类别...

# Bar plot for gender sns.countplot(x='gender', data=df) for i in range(len(df['gender'].value_counts().index)): plt.text(i, df['gender'].value_counts()[i], df['gender'].value_counts()[i], ha='center', va='bottom') plt.title('Gender Distribution') plt.show()

这段代码使用 Seaborn 和 Matplotlib 函数库绘制了一个垂直条形图，用于显示糖尿病数据集中男女患者的数量分布情况。首先，使用 sns....最后，使用 plt.title 函数添加标题，使用 plt.show 函数显示图像。

stu = {'name':['小明','王芳','赵平','李红','李涵'], 'sex':['male','female','female','female','male'], 'year':[1996,1997,1994,1999,1996]} data = pd.DataFrame(stu) print(data['sex'].value_counts()) data['sex'].value_counts().plot(kind = 'bar',rot = 30) plt.show() data['sex'].value_counts().plot(kind = 'barh',rot = 30) plt.show() df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,size = (3,3)),index = {'one','two','three'}, columns = ['I1','I2','I3']) df.plot(kind = 'barh') plt.xlabel('Values(m)') plt.ylabel('Class') plt.title('Plot Example') plt.show() wy = pd.Series(np.random.normal(size = 80)) s.hist(bins = 15,grid = False) plt.show()

接着使用了 value_counts() 方法统计了 DataFrame 中每个性别的人数，并使用 plot() 方法绘制了柱状图和水平柱状图。然后又生成了一个随机的 DataFrame，并使用 plot() 方法绘制了水平柱状图，并加上了一些标签和...

代码解释import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(font="Kaiti", style="ticks", font_scale=1.4) matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('战狼2-观看后=清洗后的数据(1).xlsx') # 指定要绘制词云图的列 column_name = '评论内容' # 获取指定列的文本数据 column_data = df[column_name].astype(str) # 统计文本频次 text_counts = column_data.value_counts() # 只保留前 20 个数据 text_counts = text_counts[:20] # 绘制密度条形图 plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.bar(text_counts.index, text_counts.values, alpha=0.7) plt.xlabel(column_name) plt.ylabel('Frequency') plt.title('Density Bar Plot') plt.xticks(rotation=60, ha='right') # 设置 x 轴文字右对齐 plt.tight_layout() plt.show() # 将图形保存为 PNG 文件 plt.savefig('2_密度条形图.png', bbox_inches='tight')

这段代码是用来生成一个密度条形图。首先导入了需要的库，包括matplotlib用于绘图，pandas用于数据处理，seaborn用于设置绘图样式。然后设置了字体、样式和字体大小等参数...最后通过plt.savefig将图形保存为PNG文件。

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

这段代码定义了一个名为plot_bar_chart的函数，它可以绘制柱状图。函数的输入包括一个数据框（df）、一个列名的列表（columns）、网格的行数和列数（grid_rows和grid_cols）、x轴和y轴标签（x_label和y_label）、...

test_by_count=pd.value_counts(y_test, sort= False) test_by_count.plot(kind= 'bar') plt.title('Bar chart') print(test_by_count)含义

然后绘制一个条形图（plot(kind='bar')），并给图表添加标题（plt.title('Bar chart')）。最后输出值计数的结果（print(test_by_count)）。这段代码的目的是为了展示测试集中每个类别的样本数，以便进行后续的分析和...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据文件 data = pd.read_excel('关键词-数据.xls') # 统计帖子数量并进行可视化展示 keyword_counts = data['关键词'].value_counts() plt.bar(keyword_counts.index, keyword_counts.values) plt.xlabel('关键词') plt.ylabel('帖子数量') plt.title('不同关键词下的帖子数量') plt.xticks(rotation=45) plt.show() # 分析点赞数、收藏数和评论数的分布情况 likes = data['点赞'] collects = data['收藏'] comments = data['评论数'] fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4)) axes[0].hist(likes, bins=20) axes[0].set_xlabel('点赞数') axes[0].set_ylabel('帖子数量') axes[0].set_title('点赞数分布') axes[1].hist(collects, bins=20) axes[1].set_xlabel('收藏数') axes[1].set_ylabel('帖子数量') axes[1].set_title('收藏数分布') axes[2].hist(comments, bins=20) axes[2].set_xlabel('评论数') axes[2].set_ylabel('帖子数量') axes[2].set_title('评论数分布') plt.tight_layout() plt.show() # 分析帖子发布时间的分布情况 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) data['月份'] = data['日期'].dt.month month_counts = data['月份'].value_counts().sort_index() plt.plot(month_counts.index, month_counts.values) plt.xlabel('月份') plt.ylabel('帖子数量') plt.title('帖子按月份的发布数量变化') plt.xticks(range(1, 13)) plt.show()

这段代码主要是对关键词数据进行分析和可视化展示。首先，通过读取Excel文件，获取数据。然后，统计不同关键词下的帖子数量，并使用条形图展示。接下来，对点赞数、收藏数和评论数进行分布分析，使用直方图展示它们...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] #用来正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #定义加载数据的文件名 filename = "../task/ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" #自定义数据的行列索引（行索引使用pd默认的，列索引使用自定义的） names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] #自定义需要处理的缺失值标记列表 miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(filename,header=None, skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) #绘制房屋户型占比情况 count_fwhx = df['fwhx'].value_counts()[:10] count_other_fwhx = pd.Series({"其他":df['fwhx'].value_counts()[10:].count()}) count_fwhx = count_fwhx.append(count_other_fwhx) fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房房屋户型占比情况",fontsize=18) pt = count_fwhx.plot(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12) 步骤2：二手房装修占比 通过饼图的方式对二手房的装修程度进行展示。 参照下面的提示补全缺失的代码： """房屋装修占比情况""" count_zxqk = df["zxqk"].value_counts() count_zxqk.name = "" fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房装修占比情况",fontsize=18) # 仿照前面的语句，绘制二手房装修占比情况饼图 ...(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12)

fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房装修占比情况",fontsize=18) count_zxqk.plot(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12) 这样就可以...

修改下列代码，使得最后得到的图中每个类别的颜色都不一样：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 将 Release Date 列转化为年份格式 df['year'] = pd.to_datetime(df['Release Date']).dt.year df['Genre'] = df['Genre'].apply(lambda x: eval(x)) genre_counts = df.groupby('year')['Genre'].apply(lambda x: pd.Series(x).value_counts(normalize=True)).unstack(fill_value=0) genre_counts.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(10, 6)) plt.title('Genre Distribution Over the Years') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Frequency') ax.set_xlim(df['year'].min(), 2021) plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.05, 1)) plt.show()

genre_counts.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(10, 6)) plt.title('Genre Distribution Over the Years') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Frequency') ax.set_xlim(df['year'].min(), 2021) plt....

pie_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie') pie_plot.figure.savefig('NO2_AQI_pie.png',dpi=300)利用这段代码作出的图像并不是一个正常的饼状图的原因，需要正确的代码

counts = queens_df['NO2 AQI'].value_counts() # 绘制饼状图 fig, ax = plt.subplots() ax.pie(counts, labels=counts.index, autopct='%1.1f%%') ax.set_title('NO2 AQI') # 添加图例 ax.legend(title='Values',...

这串代码结果显示Bar不是有效的plot kind，要如何改进。import pandas as pd data = pd.read_excel('titanic.xls') print(data.sex.unique()) data.loc[data['sex']=='male','sex']=0 data.loc[data['sex']=='female','sex']=1 survive_0 = data['survived'][data['sex']==0].value_counts() survive_1 = data['survived'][data['sex']==1].value_counts() data1 =pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) data1.plot(kind='Bar',stacked=True) plt.title('不同性别的获救比例')

survive_0 = data['survived'][data['sex']==0].value_counts() survive_1 = data['survived'][data['sex']==1].value_counts() data1 = pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) data1.plot...
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