# 绘制柱状图 sns.countplot(x='alone', hue='survived', data=titanic)，运行后报错:Could not interpret input 'alone'

这个错误通常是由于数据中缺少名为'alone'的列造成的。请检查您的数据集，确保它包含名为'alone'的列，并且该列的名称没有拼写错误。如果您确定该列存在并且名称正确，那么请检查该列的数据类型是否正确。如果该列包含非字符串类型的数据（例如整数或浮点数），则不建议将其用作分类变量，因为这可能会导致“Could not interpret input”错误。您可以尝试将该列转换为字符串类型，或者使用其他适合该列数据类型的绘图方式。

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import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 titanic = sns.load_dataset('titanic') # 绘制柱状图 sns.countplot(x='alone', hue='survived', data=titanic) # 设置图形属性 plt.title('Survival by Number of Parents/Children on Board') plt.xlabel('Parents/Children Onboard') plt.ylabel('Passenger Count') plt.legend(title='Survived', loc='upper right', labels=['No', 'Yes']) # 显示图形 plt.show()

这段代码使用了Seaborn和Matplotlib库，加载了Titanic数据集，并绘制了一个柱状图来显示不同数量的父母/孩子在船上的乘客数量和存活情况。其中，x轴代表父母/孩子的数量，hue参数指定按存活情况进行分组，data参数指定使用Titanic数据集。接着，代码设置了图形的标题、x轴标签、y轴标签和图例，并最后显示了图形。

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline pdtitanic = pd.read_csv(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\titanic.csv") pdtitanic.head() pdtitanic.isnull().sum() mean=titanic['age'].mean() print(mean) pdtitanic['age']=['age'].fillna(mean) pdtitanic.isnull().sum() sns.distplot(titanic["age"]) titanic["embarked"],value_counts() del titanic.['deck'] titanic.head sns.countplot(x="sex",data=titanic) sns.boxplot(x="sex",y="age",data=titanic) sns.countplot(x="class",data=titanic) sns.violinplot(y="age",x="class",data=titanic) def agelevel(age): if age<=16: return'child' elif age>=60: return'old' else: return'middle' titanic['age_level']=titanic['age'].map(agelevel) titanic.head sns.countplot(x='age_level',data=titanic) sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) plt.legend(loc='best',fontsize='15')

你的代码中有一些错误，我来帮你看看：

1. 在导入数据时，你使用了`pdtitanic`变量，但是后面的代码中却使用了`titanic`变量，需要统一变量名。

2. 在填充年龄缺失值时，使用了字符串而不是变量名，应该改为`pdtitanic['age']=pdtitanic['age'].fillna(mean)`。

3. 在查看`embarked`列的取值时，应该使用`pdtitanic["embarked"].value_counts()`。

4. 在删除`deck`列时，需要在`del`和列名之间加上一个"."，即`del titanic['deck']`。

5. 在查看`age_level`列的取值时，需要在`titanic.head`后面加上一个括号，即`titanic.head()`。

6. 在画`countplot`时，需要在`plt.legend`前面加上`sns.`，即`sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) plt.legend(loc='best',fontsize='15')`。

修改后的代码如下所示：

import numpy as np 
import pandas as pd 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 
%matplotlib inline 

titanic = pd.read_csv(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\titanic.csv") 
titanic.head() 

titanic.isnull().sum() 

mean = titanic['age'].mean() 
print(mean) 
titanic['age'] = titanic['age'].fillna(mean) 

titanic.isnull().sum() 

sns.distplot(titanic["age"]) 

print(titanic["embarked"].value_counts()) 

del titanic['deck'] 

sns.countplot(x="sex",data=titanic) 

sns.boxplot(x="sex",y="age",data=titanic) 

sns.countplot(x="class",data=titanic) 

sns.violinplot(y="age",x="class",data=titanic) 

def agelevel(age): 
    if age<=16: 
        return 'child' 
    elif age>=60: 
        return 'old' 
    else: 
        return 'middle' 

titanic['age_level'] = titanic['age'].map(agelevel) 
titanic.head() 

sns.countplot(x='age_level',data=titanic) 

sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) 
sns.legend(loc='best',fontsize='15')