import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel("titanic.xls') survive_o - df['pclass'][df['survived']--8],value_counts()survive_1 = df['pclass'][df['survived']==1].value_counts()df2-pd.DataFrame({"获救”:survive_1,'未获救':survive_0})df2.plot(kind="bar',stacked=True) plt.title('不同等级脸位的获教比例”) plt.show()分析这串代码
时间: 2023-09-12 18:10:22 浏览: 56
这段代码是用来分析泰坦尼克号乘客的等级和获救情况之间的关系。代码首先引入了 pandas 和 matplotlib.pyplot 两个库,然后读取了一个名为 "titanic.xls" 的 Excel 文件,并将其存储在一个名为 df 的 pandas 数据框中。
接下来,代码通过 df['pclass'][df['survived']==0].value_counts() 和 df['pclass'][df['survived']==1].value_counts() 两行代码分别统计了不同等级舱位的获救和未获救的人数。这里使用了 pandas 库中的 value_counts() 函数,可以自动计算每个不同的数值在数据中出现的次数。
然后,代码将这些数据存储在一个名为 df2 的新数据框中,并使用 pd.DataFrame() 函数将两个数据序列合并为一个二维数据表格。最后,代码调用了 df2.plot() 函数来绘制一个柱状图,其中 x 轴表示不同的舱位等级,y 轴表示获救人数和未获救人数的数量, stacked=True 参数表示将两个数据序列堆叠在一起显示。
最后,代码使用 plt.title() 函数来设置图表的标题,并使用 plt.show() 函数来显示最终的图表。该图表显示了不同等级舱位的获救比例,可以通过观察图表来分析乘客的等级和获救情况之间的关系。
相关问题
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns df=pd.read_csv("heart.csv")
这段代码是在Python中使用pandas和matplotlib库读取一个名为"heart.csv"的数据文件,并将其存储在名为df的变量中。然后,使用%matplotlib inline命令将图形内嵌到Notebook中,并使用seaborn库中的sns命令设置图形样式。这段代码的目的是为了准备数据以进行数据可视化和分析。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中,NumPy是Python中用于科学计算的基础库,提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,提供了各种绘图工具和图表类型,可以用于生成各种静态和动态的图表。
以下是一个简单的例子,展示如何使用这三个库绘制一个柱状图:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]
# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)
# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)
# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')
# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')
# 显示图表
plt.show()
```
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