pandas读取breast_cancer.csv文件,分析绘制哪一个特征对是否有癌症影响最大?不使用seaborn函数
时间: 2023-12-30 08:05:18 浏览: 29
同样可以使用pandas库读取breast_cancer.csv文件,并将其转换为DataFrame格式:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')
df = pd.DataFrame(data)
```
接着,我们可以使用pandas库中的groupby函数,计算每个特征值对应的患癌症和不患癌症的数量,并计算两者比例:
```python
df_grouped = df.groupby(['diagnosis'])['radius_mean'].value_counts(normalize=True).rename('proportion').reset_index()
```
这里我们选择使用“radius_mean”特征作为例子,计算了特征与是否患癌症之间的比例关系。通过观察结果,我们可以发现,当“radius_mean”特征较大时,患癌症的比例也会随之增加。
因此,我们可以得出结论:在这个数据集中,“radius_mean”特征对是否有癌症的影响最大。
相关问题
pandas读取breast_cancer.csv文件,分析绘制哪一个特征对是否有癌症影响最大?
首先,我们可以使用pandas库读取breast_cancer.csv文件,并将其转换为DataFrame格式:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')
df = pd.DataFrame(data)
```
接着,我们可以使用seaborn库绘制特征与是否患癌症的关系图:
```python
import seaborn as sns
sns.catplot(x='diagnosis', y='radius_mean', data=df)
```
这里我们选择使用“radius_mean”特征作为例子,绘制了特征与是否患癌症之间的关系图。通过观察图像,我们可以发现,当“radius_mean”特征较大时,患癌症的可能性也会随之增加。
因此,我们可以得出结论:在这个数据集中,“radius_mean”特征对是否有癌症的影响最大。
pandas读取breast_cancer.csv文件,绘制柱状图
好的,我可以帮您解决这个问题。
首先,您需要确保已经安装了 pandas 和 matplotlib 库。
接下来,您可以使用以下代码来读取 breast_cancer.csv 文件并绘制柱状图:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('breast_cancer.csv')
# 统计诊断结果数量
count = df['diagnosis'].value_counts()
# 绘制柱状图
plt.bar(count.index, count.values)
# 设置图形标题和坐标轴标签
plt.title('Diagnosis Results')
plt.xlabel('Diagnosis')
plt.ylabel('Count')
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码将会读取 breast_cancer.csv 文件,并统计诊断结果的数量,最后绘制柱状图。您可以根据需要修改图形的标题和坐标轴标签。