import pandas as pd from pyecharts.charts import Boxplot # 读取csv文件 data = pd.read_csv('kag_risk_factors_cervical_cancer(1).csv') # 去掉空值 data = data.dropna() # 构造数据 values = [] for column_name in data.columns[2:]: values.append(list(data[column_name])) # 绘制箱型图 boxplot = ( Boxplot() .add_xaxis(list(data.columns[2:])) .add_yaxis("", box_data=values) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Risk Factors of Cervical Cancer")) ) # 显示图表 boxplot.render_notebook() TypeError: add_yaxis() got an unexpected keyword argument 'data_pair'怎么解决

这个错误是因为 pyecharts 最新版本更新了 add_yaxis() 函数，将原来的 data_pair 参数改为了 box_data。你需要将代码中的 data_pair 改为 box_data，如下所示：

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Boxplot

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('kag_risk_factors_cervical_cancer(1).csv')

# 去掉空值
data = data.dropna()

# 构造数据
values = []
for column_name in data.columns[2:]:
    values.append(list(data[column_name]))

# 绘制箱型图
boxplot = (
    Boxplot()
    .add_xaxis(list(data.columns[2:]))
    .add_yaxis("", box_data=values)  # 将 data_pair 改为 box_data
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Risk Factors of Cervical Cancer"))
)

# 显示图表
boxplot.render_notebook()

这样就可以成功绘制箱型图了。

相关问题

risk_factor_df= pd.read_csv("kag_risk_factors_cervical_cancer(1).csv") diagnoses_num_partner_compare_cols = ['Dx:Cancer', 'Dx:HPV', "Number_of_sexual_partners",] corr_matrix = risk_factor_df[diagnoses_num_partner_compare_cols].corr() print(corr_matrix) diagnoses_num_partner_heatmap = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto", color_continuous_scale="gnbu", text_auto=True) diagnoses_num_partner_heatmap.show()用pyecharts绘图

以下是使用 Pyecharts 绘制相关系数热力图的示例代码：

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import HeatMap

# 读取数据
risk_factor_df = pd.read_csv("kag_risk_factors_cervical_cancer(1).csv")

# 挑选需要绘制相关系数热力图的列
diagnoses_num_partner_compare_cols = ['Dx:Cancer', 'Dx:HPV', "Number_of_sexual_partners"]

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = risk_factor_df[diagnoses_num_partner_compare_cols].corr()

# 转换成二维列表
corr_list = []
for i in range(corr_matrix.shape[0]):
    for j in range(corr_matrix.shape[1]):
        corr_list.append([i, j, corr_matrix.iloc[i, j]])

# 绘制热力图
heatmap = (
    HeatMap()
    .add_xaxis(diagnoses_num_partner_compare_cols)
    .add_yaxis("", diagnoses_num_partner_compare_cols, corr_list)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Correlation Heatmap"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            min_=-1, max_=1, is_piecewise=True, pos_top="10%", pos_right="5%"
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{c}'),
    )
)

# 显示图表
heatmap.render_notebook()

其中，我们使用了 Pandas 计算相关系数矩阵，然后将矩阵转换为二维列表，传递给 Pyecharts 的 HeatMap 组件绘制热力图。注意，我们设置了热力图的颜色范围、提示框格式等参数，可以根据需要自行修改。

pyecharts读取csv文件

首先需要安装pyecharts和pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pyecharts pandas

假设我们有一个名为data.csv的文件，其中包含以下数据：

date,amount
2020-01-01,100
2020-01-02,200
2020-01-03,300
2020-01-04,400

下面是读取csv文件并使用pyecharts绘制折线图的代码示例：

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制折线图
line_chart = Line()
line_chart.add_xaxis(df['date'].tolist())
line_chart.add_yaxis('Amount', df['amount'].tolist())
line_chart.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Amount Trend'))
line_chart.render('amount_trend.html')

上述代码将生成一个名为amount_trend.html的HTML文件，用于展示折线图。可以通过浏览器打开该文件查看折线图。