echart3_2 = [] for i, r in df['MARRIAGE'].value_counts().iteritems(): echart3_2.append({'value': r, 'name': MARRIAGE[i]})
时间: 2024-05-20 16:14:12 浏览: 12
这段代码的作用是将数据框中“MARRIAGE”列的不同取值的出现次数作为饼图的数据,生成一个包含字典元素的列表。具体来说,代码中的循环遍历了“MARRIAGE”列中每个不同取值的出现次数,将其封装成一个字典元素,并添加到名为“echart3_2”的空列表中。字典元素中包含两个键值对,分别是'value'和'name',分别表示该取值的出现次数和该取值本身对应的含义。其中,MARRIAGE是一个字典,用于将数字编码的婚姻状况编码转换为对应的文字含义。最终,这个列表中的字典元素可以作为饼图的数据源,用于绘制饼图。
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fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Gender"].value_counts().plot.bar(color="purple", ax=ax[0]) df["Gender"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Gender Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Ever_Married"].value_counts().plot.bar(color="blue", ax=ax[0]) df["Ever_Married"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Marriage Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) plt.show()解释各行代码
这段代码使用了Python中的matplotlib库来绘制两个子图,分别展示了数据集中性别和婚姻状态的频率分布情况。具体解释如下:
1. fig, ax = plt.subplots(1, 2):创建一个包含两个子图的Figure对象和Axes对象列表,分别存储在fig和ax变量中。其中1表示一行,2表示两列,即创建1行2列的网格图。
2. df["Gender"].value_counts().plot.bar(color="purple", ax=ax[0]):使用pandas中的value_counts()方法统计数据集中gender列的频率分布情况,并将结果可视化为柱状图。color参数指定柱状图的颜色,ax参数指定将该子图绘制在第一个Axes对象(ax[0])中。
3. df["Gender"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]):使用pandas中的value_counts()方法统计数据集中gender列的频率分布情况,并将结果可视化为饼图。autopct参数指定饼图上显示的数值格式,shadow参数指定是否绘制阴影,textprops参数指定文本标签的字体大小,ax参数指定将该子图绘制在第二个Axes对象(ax[1])中。
4. fig.suptitle("Gender Frequency", fontsize=15):设置整个图的标题为"Gender Frequency",字体大小为15。
5. plt.xticks(rotation=90):旋转横坐标标签,使其垂直显示。
6. plt.yticks(rotation=45):旋转纵坐标标签,使其水平显示。
7. plt.show():显示所有子图。
getwd() setwd( "/Users/jasmma/abl") zxb=read.csv("zxb111.csv") log<-glm(frail~age+txl+BMI+ag+tx+BM+address+sex+marriage+live+smoking+drink+exercise+education+primary+DM+HP+Hrart +Cero+com+pro+income+follow+depress+anxiety+RBC+Hb+HCT+fe+Ca+P+iPTH+alb+cr+bun+com1,family = binomial,data = zxb) summary(log) log.step<-step(log) summary(log.step) # ##############制作表格######## install.packages(c("stats", "MASS", "car", "tidyverse", "knitr", "kableExtra")) library(stats) library(MASS) library(car) library(tidyverse) library(knitr) library(kableExtra) kable(summary(log.step)$coefficients, align = "c", caption = "Logistic Regression Results") %>% kable_styling(bootstrap_options = "hover", full_width = F) %>% column_spec(1, bold = T) %>% column_spec(4, color = "white", background = "steelblue") ############### 将结果转化为表格形式##### result <- data.frame( variable = names(log.step$coefficients)[-1], # 变量名称 beta = coef(log.step)[-1], # β系数 wald_stat = summary(log.step)$coefficients[-1, "z"], # Wald统计量 se = summary(log.step)$coefficients[-1, "Std. Error"], # 标准误差 or = exp(coef(log.step)[-1]), # 比值比 ci_low = exp(confint(log.step)[-1, 1]), # 置信区间下限 ci_high = exp(confint(log.step)[-1, 2]), # 置信区间上限 p_value = summary(log.step)$coefficients[-1, "Pr(>|z|)"] # P值 )
这段代码是进行 logistic 回归分析的,包括数据读入、模型拟合、模型选择以及结果展示等步骤。其中,使用step()函数进行模型选择,生成的模型结果通过summary()函数进行总结统计,并通过kable()和kableExtra()函数将结果转化为表格形式进行展示。最后,将结果保存到result数据框中。