data[data['sex'] == 0].target.value_counts().plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2)

这是一个使用 pandas 库绘制饼图的代码片段。假设 data 是一个 pandas DataFrame，其中包含一个名为 sex 的列和一个名为 target 的列。这行代码的作用是选择 sex 列中值为 0 的行，并计算在这些行中 target 列中每个值出现的次数。然后，使用 plot 方法绘制一个饼图，autopct 参数指定百分比的格式，labels 参数指定每个部分的标签，ax2 参数指定子图的对象。其中，“患病”和“未患病”是两个标签，表示 target 列中的两个值。

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ax2 = plt.subplot(222) data[data['sex'] == 0].target.value_counts().plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2) ax2.set_title("女性患病比例") ax2 = plt.subplot(224) data[data['sex'] == 1].target.value_counts().plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2) ax2.set_title("男性患病比例") plt.show()

这是一段使用 Matplotlib 库画饼状图的代码。它根据数据集中的性别和患病情况，分别画出了男性和女性患病比例的饼图。其中第一行代码创建了一个 2x2 的子图，第二行代码在第二个子图中画出了女性患病比例的饼图并设置标题，第三行代码在第四个子图中画出了男性患病比例的饼图并设置标题，最后一行代码展示了所有子图。

data[data['sex'] == 1].target.value_counts().plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2)

这是一个使用 pandas 库对数据进行筛选和可视化的代码。假设数据集中有一个名为 data 的数据框，其中有一个名为 sex 的列，取值为 1 表示男性，取值为 0 表示女性；另外还有一个名为 target 的列，表示是否患有某种疾病，取值为 1 表示患病，取值为 0 表示未患病。

这段代码的作用是选取性别为男性的样本，然后统计其中患病和未患病的数量，并用饼图的形式展示出来。具体来说，代码中的 data['sex'] == 1 表示筛选出性别为男性的样本，然后用 value_counts() 统计其中患病和未患病的数量，最后使用 plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2) 画出饼图。其中 kind="pie" 表示画饼图，autopct="%.2f%%" 表示在饼图中显示百分比，labels=['患病','未患病'] 表示对应的标签，ax=ax2 表示将图画在名为 ax2 的子图中。