p_percent.plot(x = 'newgroup', kind='barh',stacked = True,mark_right = True,figsize=(16,8)) df_rel=p_percent[p_percent.columns[1:]]--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) Cell In[128], line 1 ----> 1 p_percent.plot(x = 'newgroup', kind='barh',stacked = True,mark_right = True,figsize=(16,8)) 2 df_rel=p_percent[p_percent.columns[1:]] NameError: name 'p_percent' is not defined

这个错误提示显示 `p_percent` 未定义，说明在这段代码之前没有定义 `p_percent` 变量。你需要检查一下你的代码，确保 `p_percent` 变量已经被正确地定义和赋值。如果你之前确实没有定义 `p_percent`，你需要先对数据进行处理，得到一个类似于 `p_percent` 的数据框，然后再使用上述代码进行绘图和计算。

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cluster_labels = pd.DataFrame(cluster_labels_k, columns=['clusters']) df1 = pd.concat((df, cluster_labels), axis=1) clusters_percent = df1.groupby('clusters')['排名'].count().reset_index() clusters_percent['percent'] = clusters_percent.排名.map(lambda x:x/clusters_percent.排名.sum()) clusters_percent.columns = ['cluster','count','percent'] clusters_percent

这段代码是将聚类结果标签添加到原始数据中，并计算每个聚类中数据点所占的比例。

首先，将聚类结果标签cluster_labels_k转换为一个DataFrame对象cluster_labels，并将列名设置为'clusters'。然后，使用concat函数将原始数据df和聚类标签cluster_labels按列合并成一个新的DataFrame对象df1。

接下来，使用groupby函数对新的DataFrame对象df1按照聚类标签'clusters'进行分组，并计算每个聚类中数据点的数量。然后，使用map函数将每个聚类中数据点数量转换为所占的比例，并将计算结果保存在新列'percent'中。最后，将'排名'改为'count'，'clusters'改为'cluster'，并将新的DataFrame对象命名为clusters_percent。

该代码的目的是为了进一步分析聚类结果，计算每个聚类中数据点所占的比例，以便更好地理解聚类结果。

self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x))

根据你给出的代码，这是一个使用 PyQt5 库编写的 GUI 程序，其中包含一个名为 DetThread 的线程类。在这段代码中，首先创建了一个 DetThread 的实例，然后获取了下拉框中选择的模型类型，设置了权重文件的路径和视频源，设置了进度条的最大值，以及连接了一些信号和槽函数。具体来说，当 DetThread 线程发送原始视频帧、处理后的视频帧、统计数据、消息和进度百分比时，分别会触发 show_image、show_statistic、show_msg 和 progressBar.setValue 等槽函数，从而在 GUI 界面上显示出来。