# Violin plot of BMI against diabetes classification split by gender sns.violinplot(x='diabetes', y='bmi', hue='gender', split=True, data=df) plt.title('BMI vs Diabetes split by Gender') plt.show()运行出现There must be exactly two hue levels to use split.'

这个错误提示是因为在调用`violinplot`函数时，`hue`参数里传递的色调值数量不正确。在这个例子中，`hue`参数传递了三个值：`'gender'`、`True`和`'diabetes'`。正确的用法是将`hue`参数设置为两个色调值，例如：

sns.violinplot(x='diabetes', y='bmi', hue='gender', split=True, data=df, hue_order=['Male','Female'])

这里将`hue_order`参数设置为`['Male','Female']`，指定了颜色分类的顺序，确保只有两个颜色分类。

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def fun1(data): data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time']) plt.figure(figsize=(14, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.subplots_adjust(wspace=0.2) # 小提琴图 sns.violinplot(x="year", y="Global_active_power", data=data) plt.xlabel('Year') plt.title('Violin plot of Yearly Global Active Power') sns.despine(left=True, bottom=True) plt.tight_layout() plt.subplot(1, 2, 2) sns.violinplot(x="quarter", y="Global_active_power", data=data) plt.xlabel('Quarter') plt.title('Violin plot of Quarterly Global Active Power') sns.despine(left=True, bottom=True) plt.tight_layout() plt.show()

这段代码使用Python中的pandas和seaborn库，绘制了一个关于年份和季节的全球活跃功率的小提琴图。

首先，通过`pd.read_csv()`函数读取了一个数据集，并将其中的日期时间列转换成了pandas中的日期时间格式。然后，使用`plt.subplots()`函数创建了一个大小为14x5的Figure，并在其中创建了一个大小为1x2的subplot。其中，`plt.subplots_adjust()`函数用于调整子图之间的间距。

在第一个子图中，使用`sns.violinplot()`函数绘制了年份与全球活跃功率之间的小提琴图，并使用`plt.xlabel()`和`plt.title()`函数添加了x轴标签和标题。在第二个子图中，同样使用`sns.violinplot()`函数绘制了季节与全球活跃功率之间的小提琴图，并添加了相应的标签和标题。

最后，使用`sns.despine()`函数去除了图形中的边框线，并使用`plt.tight_layout()`函数调整子图之间的间距，使得图形更加美观。最后，使用`plt.show()`函数显示了整个图形。

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline pdtitanic = pd.read_csv(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\titanic.csv") pdtitanic.head() pdtitanic.isnull().sum() mean=titanic['age'].mean() print(mean) pdtitanic['age']=['age'].fillna(mean) pdtitanic.isnull().sum() sns.distplot(titanic["age"]) titanic["embarked"],value_counts() del titanic.['deck'] titanic.head sns.countplot(x="sex",data=titanic) sns.boxplot(x="sex",y="age",data=titanic) sns.countplot(x="class",data=titanic) sns.violinplot(y="age",x="class",data=titanic) def agelevel(age): if age<=16: return'child' elif age>=60: return'old' else: return'middle' titanic['age_level']=titanic['age'].map(agelevel) titanic.head sns.countplot(x='age_level',data=titanic) sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) plt.legend(loc='best',fontsize='15')

你的代码中有一些错误，我来帮你看看：

1. 在导入数据时，你使用了`pdtitanic`变量，但是后面的代码中却使用了`titanic`变量，需要统一变量名。

2. 在填充年龄缺失值时，使用了字符串而不是变量名，应该改为`pdtitanic['age']=pdtitanic['age'].fillna(mean)`。

3. 在查看`embarked`列的取值时，应该使用`pdtitanic["embarked"].value_counts()`。

4. 在删除`deck`列时，需要在`del`和列名之间加上一个"."，即`del titanic['deck']`。

5. 在查看`age_level`列的取值时，需要在`titanic.head`后面加上一个括号，即`titanic.head()`。

6. 在画`countplot`时，需要在`plt.legend`前面加上`sns.`，即`sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) plt.legend(loc='best',fontsize='15')`。

修改后的代码如下所示：

import numpy as np 
import pandas as pd 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 
%matplotlib inline 

titanic = pd.read_csv(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\titanic.csv") 
titanic.head() 

titanic.isnull().sum() 

mean = titanic['age'].mean() 
print(mean) 
titanic['age'] = titanic['age'].fillna(mean) 

titanic.isnull().sum() 

sns.distplot(titanic["age"]) 

print(titanic["embarked"].value_counts()) 

del titanic['deck'] 

sns.countplot(x="sex",data=titanic) 

sns.boxplot(x="sex",y="age",data=titanic) 

sns.countplot(x="class",data=titanic) 

sns.violinplot(y="age",x="class",data=titanic) 

def agelevel(age): 
    if age<=16: 
        return 'child' 
    elif age>=60: 
        return 'old' 
    else: 
        return 'middle' 

titanic['age_level'] = titanic['age'].map(agelevel) 
titanic.head() 

sns.countplot(x='age_level',data=titanic) 

sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) 
sns.legend(loc='best',fontsize='15')