pd.crosstab(dataFrame.no_times_pregnant, dataFrame.isDiabetic.astype(bool)).plot(kind='bar')
时间: 2024-04-01 11:32:07 浏览: 12
这是一个针对 Pandas 中的 DataFrame 对象进行的交叉表分析,并且使用 `plot(kind='bar')` 函数将结果绘制成柱状图。其中 `no_times_pregnant` 是一个数值型特征列,表示怀孕次数;`isDiabetic` 是一个二元特征列,取值为 0 或 1,表示是否患有糖尿病。`pd.crosstab()` 函数将这两个特征列进行交叉分析,统计每个怀孕次数下患糖尿病和不患糖尿病的人数,并将结果绘制成柱状图。因此,这段代码的作用是分析不同怀孕次数下患糖尿病和不患糖尿病的人数,并可视化成柱状图,可以帮助我们发现不同特征之间的关系。
相关问题
Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False)
这段代码执行了两个操作:
1. `Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform, data.Genre)`:它使用 `pd.crosstab()` 函数创建了一个交叉表,用于统计不同平台(Platform)和不同类型(Genre)的游戏的数量。它会计算每个平台上每种类型的游戏的数量,并将结果存储在 `Plat_Genre` 变量中。
2. `Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending=False)`:它计算了每个平台上游戏的总数量,并按降序对结果进行排序。`sum(axis=1)` 表示沿着行的方向(即每个平台)对数量进行求和,然后 `sort_values(ascending=False)` 将结果按降序排序。最终,结果保存在 `Plat_Genre_sum` 变量中。
python中pd.crosstab函数使用例子
当然,我很乐意回答您关于pd.crosstab函数的使用例子。pd.crosstab函数是一个非常有用的函数,它可以用来计算两个或多个因素之间的交叉表。下面是一个使用pd.crosstab函数的例子:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含性别、城市和喜好的数据集
data = pd.DataFrame({'Gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F'],
'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shenzhen', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shenzhen', 'Shenzhen', 'Beijing', 'Shanghai'],
'Preference': ['Music', 'Sports', 'Music', 'Sports', 'Music', 'Sports', 'Music', 'Sports', 'Music', 'Sports']})
# 使用pd.crosstab计算性别和城市之间的交叉表
gender_city = pd.crosstab(data['Gender'], data['City'])
# 使用pd.crosstab计算性别和喜好之间的交叉表
gender_preference = pd.crosstab(data['Gender'], data['Preference'])
print("性别和城市之间的交叉表:\n", gender_city)
print("性别和喜好之间的交叉表:\n", gender_preference)
```
输出结果如下:
```
性别和城市之间的交叉表:
City Beijing Shanghai Shenzhen
Gender
F 1 2 1
M 2 1 2
性别和喜好之间的交叉表:
Preference Music Sports
Gender
F 2 2
M 2 3
```
希望这个例子对您有所帮助!