python可视化描述类别型变量对目标变量的影响程度，其中类别型变量的取值有四种，目标变量的取值只有0和1两种

可以使用柱状图（bar plot）或者堆积柱状图（stacked bar plot）来描述类别型变量对目标变量的影响程度。下面分别介绍这两种可视化方法。

1. 柱状图

柱状图可以用来展示每个类别型变量取值对应的目标变量的数量或者比例。对于只有0和1两种取值的目标变量，可以用不同颜色的柱子来表示。

下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据
plt.bar(data['category_var'], data['target_var'])  # 绘制柱状图
plt.show()  # 显示图像

其中，`data.csv` 是包含类别型变量和目标变量的数据文件，`category_var` 是类别型变量的列名，`target_var` 是目标变量的列名。

2. 堆积柱状图

堆积柱状图可以用来展示每个类别型变量取值对应的目标变量的数量或者比例，并且将不同类别型变量取值的柱子堆叠在一起，以便比较它们之间的差异。

下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据
data.groupby(['category_var', 'target_var']).size().unstack().plot(kind='bar', stacked=True)  # 绘制堆积柱状图
plt.show()  # 显示图像

其中，`data.csv` 是包含类别型变量和目标变量的数据文件，`category_var` 是类别型变量的列名，`target_var` 是目标变量的列名。`groupby()` 函数用来按照类别型变量和目标变量分组，并使用 `size()` 函数计算每个组合的数量。然后，使用 `unstack()` 函数将结果转换为堆积柱状图所需的格式，最后使用 `plot()` 函数绘制图像。