sns.factorplot(x='Pclass' , data=train , col='Survived' , kind='count' , size=5 , aspect=.8)代码报错AttributeError: 'FacetGrid' object has no attribute 'plot'

时间: 2023-12-17 18:03:11 浏览: 106
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Kaggle_Titanic_train.csv泰坦尼克数据集.zip

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这个错误可能是由于您使用的是 Seaborn 0.11.0 或更高版本，而 `factorplot` 方法已经被弃用了。您可以使用 `catplot` 方法来替代 `factorplot` 方法。您可以将 `kind='count'` 替换为 `kind='countplot'`，这是 `catplot` 方法中的新名称。另外，您需要将 `size` 替换为 `height`，`aspect` 替换为 `aspect_ratio`。修改后的代码如下所示： ``` sns.catplot(x='Pclass', data=train, col='Survived', kind='count', height=5, aspect=0.8) ``` 请注意，`catplot` 方法返回一个 `FacetGrid` 对象，您可以将其保存在变量中以进一步控制和定制图表的外观。
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python 常用 示例 数据 train.csv eval.csv titanic.csv

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) 6. **模型评估**：使用评估集测试模型性能，如准确率、...
rar

titannic_data.rar

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 接下来，选择一个合适的机器学习模型。这里我们以逻辑回归为例，但也可以尝试其他模型如决策树、随机森林或支持...

sns.catplot(x='Pclass', data=train, col='Survived', kind='count', height=5, aspect=0.8)显示图

g = sns.catplot(x='Pclass', data=train, col='survived', kind='count', height=5, aspect=0.8) g.set(title='Survival Count by Passenger Class', xlabel='Passenger Class', ylabel='Count') plt.show() ...

sns.factorplot('Embarked','Survived',data = train_data,size = 3,aspect = 2)显示AttributeError: module 'seaborn' has no attribute 'factorplot'

这是一个关于 Python 数据可视化库 Seaborn 的问题，可能是因为版本过低或者安装出现问题导致无法调用 Seaborn 的 factorplot 方法，建议检查 Seaborn 版本是否正确或者尝试重新安装 Seaborn 库。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据，并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1)

在你的代码中，你正在尝试从 train_data 对象上调用一个名为 "predict" 的方法，而 train_data 实际上是一个 DataFrame 对象，该对象并没有 "predict" 方法。你应该使用你之前定义的随机森林分类器对象 ...

val survived_df = df2.filter(col("Survived") === 1) val pclass_survived_count = survived_df.groupBy("Pclass").count() val pclass_survived_percent = pclass_survived_count.withColumn("percent", format_number(col("count") .divide(sum("count").over()) .multiply(100), 5)); pclass_survived_percent.show() 中sum("count").over()用其他方式替换

val pclass_survived_percent = pclass_survived_count.join(broadcast(lit(total_count)).as("total_count")).withColumn("percent", format_number(col("count") / col("total_count") * 100, 5)) 这里，我们...

sns.countplot(x='Survived',hue='Age_level',data=train) plt.legend(loc = "best",fontsize='15') plt.show()优化代码

sns.countplot(x=x, hue=hue, data=data) plt.legend(loc="best", fontsize='15') plt.show() plot_countplot(train, 'Survived', 'Age_level') 这样，你可以将绘制计数图的代码封装在函数中，并且将其用于...

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 49, saw 2以下代码出现错误import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np #将数据框命名为titanic titanic = pd.read_csv('train.csv') #将PassengerId设置为索引 titanic = titanic.set_index('PassengerId') #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 Male = (titanic.Sex == 'male').sum() Female = (titanic.Sex == 'female').sum() proportions = [Male,Female] plt.pie(proportions, labels=['Male','Female'],shadow=True, autopct='%1.1f%%',startangle=90,explode=(0.15,0)) plt.axis('equal') plt.title('Sex Proportion') plt.tight_layout() plt.show() #绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 lm = sns.lmplot(x='Age',y='Fare', data=titanic,hue='Sex',fit_reg=False) lm.set(title='Fare x Age') #设置坐标轴取值范围 axes = lm.axes axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) #有多少人生还？ titanic.Survived.sum() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending = False) plt.hist(df,bins = (np.arange(0,600,10))) plt.xlabel('Fare') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Fare Payed Histrogram') plt.show()

这个错误通常是由于在读取文件时遇到了格式不正确的行而引起的。在这种情况下，pandas尝试将该行解析为DataFrame的一行，但是由于该行不符合所期望的格式，因此会出现解析错误。 要解决这个错误，你需要检查文件的...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression '''导入数据并粗略查看情况''' train_data = pd.read_csv(r'C:\Users\86181\Desktop\titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\Users\86181\Desktop\titanic\test.csv') print(train_data.head()) print(np.sum(pd.isnull(train_data)))#查看缺失的信息 '''SibSp为兄弟妹的个数，Parch为父母与小孩的个数，Embarked为登船港口''' '''数据清洗''' train_data = train_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket','Cabin'], axis = 1)#删除无关项 test_data = test_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket','Cabin'], axis = 1) print(train_data.head()) train_data = train_data.dropna(axis = 0) print(np.sum(pd.isnull(train_data)))#再次查看是否还有缺失的信息 '''查看数据的总体情况''' train_data['Age'].hist() plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The age of all passengers') plt.show() train_data['Pclass'].hist() plt.xlabel("'Passengers' class") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The class of all passengers') plt.show() train_data['Sex'].hist() plt.xlabel("Sex") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The sex of all passengers') plt.show() train_data['SibSp'].hist() plt.xlabel("The number of SibSp") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The SibSp of all passengers') plt.show() train_data['Parch'].hist() plt.xlabel("The number of Parch") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The Parch of all passengers') plt.show() train_data['Fare'].hist() plt.xlabel("Fare") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The fare of all passengers') plt.show() train_data['Embarked'].hist() plt.xlabel("Embarked") plt.ylabel('Embarked of passengers') plt.title('The Embarked of all passengers') plt.show() train_data['Survived'].hist() plt.xlabel("Survived") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('Survived passengers') plt.show() '''开始分析''' X_train = train_data[['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']] Y_train = train_data[['Survived']] X_train = pd.get_dummies(train_data, columns = ['Pclass']) X_train = pd.get_dummies(train_data, columns = ['Embarked']) X_train['Sex'].replace('female', 0, inplace = True) X_train['Sex'].replace('male', 1, inplace = True) print(X_train.head()) print(np.sum(pd.isnull(X_train)))

这段Python代码的作用是：导入一些常用的数据分析和可视化库（numpy、pandas、matplotlib、sklearn），然后使用pandas读取Titanic数据集中的训练集和测试集。而后打印出训练集的前五行数据，以及训练集中每列的缺失...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split df = pd.read_csv("data/train.csv", encoding='utf8') df_X = df[['PassengerId', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked']] df_Y = df['Survived'] # train_X, test_X, train_Y, test_Y train_test_split(df_X.values, df_Y.values, test_size=0.2, random_state=1314) print("train_X.count:{}, test_X.count:{}, train_Y.count:{}, test_Y.count:{}").format(len(train_X), len(test_X), len(train_Y), len(test_X))怎么改

你需要把 train_test_split...print(f"train_X.count:{len(train_X)}, test_X.count:{len(test_X)}, train_Y.count:{len(train_Y)}, test_Y.count:{len(test_X)}") 这样就可以正确输出训练集和测试集的大小了。

fig = plt.figure(figsize=(15,4)) plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15) plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8) plt.title("遇难", fontsize=15)

- data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15) 用于在当前子图中生成一个箱线图，其中data.age[data.survived == 0]表示选取...

# 对单个特征Age和Survived关系进行可视化分析 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.boxplot(x='Survived', y='Age', data=df2)详解代码

sns.boxplot(x='Survived', y='Age', data=df2) # x='Survived' 表示x轴是我们想要分析的变量，即乘客的生存状态（Survived列） # y='Age' 表示y轴是我们正在可视化的特征，即乘客的年龄（Age列） # data=df2 是指...

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 titanic = sns.load_dataset('titanic') # 绘制柱状图 sns.countplot(x='alone', hue='survived', data=titanic) # 设置图形属性 plt.title('Survival by Number of Parents/Children on Board') plt.xlabel('Parents/Children Onboard') plt.ylabel('Passenger Count') plt.legend(title='Survived', loc='upper right', labels=['No', 'Yes']) # 显示图形 plt.show()

这段代码使用了Seaborn和Matplotlib库，...其中，x轴代表父母/孩子的数量，hue参数指定按存活情况进行分组，data参数指定使用Titanic数据集。接着，代码设置了图形的标题、x轴标签、y轴标签和图例，并最后显示了图形。

# 绘制柱状图 sns.countplot(x='alone', hue='survived', data=titanic)，运行后报错:Could not interpret input 'alone'

这个错误通常是由于数据中缺少名为'alone'的列造成的。请检查您的数据集，确保它包含名为'alone'的列，并且该列的名称没有拼写错误。如果您确定该列存在并且名称正确，那么请检查该列的数据类型是否正确。...

survived = data[data['survived'] == 1]['pclass'] not_survived = data[data['survived'] == 0]['pclass'] survived_ratio = survived.value_counts() / len(survived) not_survived_ratio = not_survived.value_counts() / len(not_survived) # 使用ANOVA分析验证多个样本之间的差异 f_stat, p_val = stats.f_oneway(survived, not_survived) # 输出结果 print('Survived ratio by Pclass:') print(survived_ratio) print('Not survived ratio by Pclass:') print(not_survived_ratio) print('f-statistic:', f_stat) print('p-value:', p_val) Survived ratio by Pclass: 0 0.397661 2 0.347953 1 0.254386 Name: pclass, dtype: float64 Not survived ratio by Pclass: 2 0.677596 1 0.176685 0 0.145719 Name: pclass, dtype: float64 f-statistic: 115.03127218827665 p-value: 2.5370473879805644e-25

其中 survived_ratio 和 not_survived_ratio 分别表示生还和未生还样本中不同船舱等级的比例，f_stat 和 p_val 分别表示 F 统计量和 p 值。F 统计量用于衡量多个样本均值的差异性，p 值用于衡量差异的显著性。在这个...

解释这行代码i = 0 while(i<4): y_flag = train[lables[i]].unique() train[lables[i]] = train[lables[i]].apply(lambda x : y_flag.tolist().index(x)) i = i+1 print(train.head()) #原因属性 x = train.iloc[:,2:] # print(x) #目标属性 y = train["Survived"] X_lables = x.columns print(X_lables) #将数据集进行标准化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler standard = StandardScaler() #对所有数据进行特征化处理 X = standard.fit_transform(x) X = DataFrame(X,columns=X_lables) print(X.head()) sns.heatmap(train.corr(),annot=True,cmap='RdYlGn',linewidths=0.2) fig=plt.gcf() fig.set_size_inches(10,8) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt ax = train['Survived'].value_counts().plot(kind = 'bar', figsize = (12,8),fontsize=15,rot = 0) ax.set_ylabel('Counts',fontsize = 15) ax.set_xlabel('Survived',fontsize = 15) plt.show() #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 males = (titanic['Sex'] == 'male').sum() females = (titanic['Sex'] == 'female').sum() proportions = [males, females]#把他们放入一个叫比例的列表中 #创建饼图 plt.pie(proportions,labels = ['Males','Females'],shadow = False,colors= ['blue','red'], explode = (0.0,0.3),startangle = 0,autopct='%1.1f%%' ) plt.title('Sex Proportion')#设置标题 plt.tight_layout() plt.show()

5. 使用matplotlib库中的bar和pie函数绘制了两个图表，分别展示了数据集中目标属性的分布情况和男女乘客比例的扇形图。 总之，这段代码主要是为了对数据进行预处理和可视化展示，以便更好地理解数据集的特征和分布...

输入sns.countplot(x='Sex', hue='Survived', data=df)后 想要在这个图表上添加一个Survived vs Dead这样的标题，该如何编写代码

您可以使用matplotlib库中的title函数来添加标题，如下...sns.countplot(x='Sex', hue='Survived', data=df) # 添加标题 plt.title('Survived vs Dead') # 显示图表 plt.show() 这样就可以在图表上添加标题了。
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