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

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

这段代码使用了Python的可视化库Matplotlib来生成两个子图，每个子图展示了数据框(df)中"Gender"和"Ever_Married"列的频率分布情况。

具体来说，第一行代码`fig, ax = plt.subplots(1, 2)`创建了一个包含两个子图的图形对象(fig)和一个包含两个子图轴(ax)的元组。该代码使用了Matplotlib中的`subplots()`函数和参数`(1, 2)`，表示创建一行两列的子图。

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"设置了柱状图和饼图的颜色。`autopct`参数用于在饼图中显示频率的百分比，并使用`shadow`参数添加了阴影，`textprops`参数用于设置显示文本的字体大小。

接着，`fig.suptitle()`函数添加了一个总标题"Gender Frequency"和"Marriage Frequency"，`fontsize`参数用于设置总标题的字体大小。`plt.xticks()`和`plt.yticks()`函数用于旋转x和y轴上的标签，以便更好的显示。

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一个线性图表，其中x轴为薪资水平，y轴为该薪资水平所对应的人数。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。