dataFrame.triceps_sf_thickness.hist(bins = 50)
时间: 2024-04-01 16:32:10 浏览: 14
这是一个针对 Pandas 中的 DataFrame 对象进行的直方图统计操作,其中 `triceps_sf_thickness` 是一个数值型特征列,表示三头肌皮下脂肪厚度。`hist()` 函数表示对该特征进行直方图统计,并且 `bins=50` 表示将数据分成50个区间进行统计。因此,这段代码的作用是绘制数据集中三头肌皮下脂肪厚度的直方图,并将其分成50个区间进行统计,可以帮助我们更清楚地了解该特征在数据集中的分布情况,进而进行进一步的分析。
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dataFrame.no_times_pregnant.hist(bins = 18)
这是一个针对 Pandas 中的 DataFrame 对象进行的直方图统计操作,其中 `no_times_pregnant` 是一个数值型特征列,表示怀孕次数。`hist()` 函数表示对该特征进行直方图统计,并且 `bins=18` 表示将数据分成18个区间进行统计。因此,这段代码的作用是绘制数据集中怀孕次数的直方图,并将其分成18个区间进行统计,可以帮助我们更清楚地了解该特征在数据集中的分布情况,进而进行进一步的分析。
pd.DataFrame. from_items
pd.DataFrame.from_items方法是在pandas库中用于创建DataFrame的方法。然而,从版本0.23.0开始,不推荐使用该方法,并且在将来的版本中将被删除。相反,建议使用DataFrame.from_dict方法来创建DataFrame。可以使用DataFrame.from_dict(OrderedDict(items))来保持键的顺序。 下面是一个示例代码,演示如何使用from_dict方法创建DataFrame:import pandas as pd
data = {'column1': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(df)
使用该代码将创建一个DataFrame,其中'column1'列有值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pandas.DataFrame.from_dict用法](https://blog.csdn.net/Binge_van/article/details/85238466)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Mastering-Pandas-for-Finance](https://download.csdn.net/download/weixin_42113794/19112257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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