sns.catplot(x="smoker", kind="count",hue = 'sex', palette="rainbow", data=data[(data.age == 18)]) pl.title("吸烟者和非吸烟者数量 (18岁)")

这段代码使用了 seaborn 库来绘制一个分类图，x 轴为吸烟者和非吸烟者两种类别，y 轴为数量。同时使用了 hue 参数来按照性别为数据加入颜色的区分，并使用了 palette 参数设置颜色的调色板。最后使用了 plt.title() 函数来添加图表标题。

需要注意的是，这段代码中的 data 变量应该是一个 DataFrame 类型的数据，且其中应该包含 age、smoker 和 sex 三列数据。

相关问题

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder #sex le = LabelEncoder()le.fit(data.sex.drop_duplicates()) data.sex = le.transform(data.sex) # smoker or not le.fit(data.smoker.drop_duplicates()) data.smoker = le.transform(data.smoker) #region le.fit(data.region.drop_duplicates()) data.region = le.transform(data.region)

这段代码是使用 scikit-learn 库中的 LabelEncoder 类对数据集中的几个分类特征进行编码。具体来说，这里对数据集中的 "sex"、"smoker" 和 "region" 这三个特征进行了编码。编码是将分类变量映射到数字变量的过程，目的是将变量转换为计算机可以理解的形式，以便于机器学习算法的处理。

首先，对 "sex" 特征进行编码。LabelEncoder 实例化后，通过调用 fit() 方法来拟合数据，得到每个类别对应的数字编码。接着，使用 transform() 方法将数据进行转换，将原本的 "male" 和 "female" 转换为数字编码，比如 "male" 转换为 1，"female" 转换为 0。同样的方法被用于 "smoker" 和 "region" 特征。最终，数据集中的这三个特征都被转换为数字编码形式。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']= False %matplotlib inline fdata=pd.read_excel(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\图\example.xlsx") fdata.head() fdata.describe() fdata.rename(columns={'total_bill': '消费总额', 'tip': '小费', 'sex': '性别', 'smoker': '是否吸烟', 'day': '星期', 'time': '聚餐时间', 'size': '人数'}, inplace=True) fdata.head() fdata['人均消费']=round(fdata['消费总额']/fdata['人数'],2) fdata.head() fdata.query('是否吸烟="Yes"&性别="Male"&人均消费>15') fdata.plot(kind='scatter',x='消费总额',y='小费') fdata.groupby('性别')['小费'].mean() print(fdata['星期'], unique()) r=fdata.groupby('星期')['小费'].mean() fig=r,plot(kind ='bar',x='星期',y='小费',fontsize=12, rot=30) fig.axes.title.set_size(16) r=fdata.groupby(['聚餐时间段'])['小费']. mean() fig=r.plot(kind='bar',x='聚餐时间段',y='小费', fontsize=15, rot=30) fig.axes.title.set_size(16)

这是一段 Python 代码，主要使用了 pandas、numpy、matplotlib 库对一个餐厅的消费数据进行了分析和可视化。具体的分析和可视化内容包括：

1. 读取数据文件 example.xlsx，并对数据进行基本的查看和描述统计。
2. 对数据的列名进行更改，使得更加易读。
3. 计算人均消费，并新增一列。
4. 查询出是否吸烟、性别为男性且人均消费大于15的记录。
5. 绘制消费总额与小费之间的散点图。
6. 按性别对小费进行分组，并计算平均值。
7. 按星期对小费进行分组，并计算平均值，并绘制柱状图。
8. 按聚餐时间段对小费进行分组，并计算平均值，并绘制柱状图。

需要注意的是，代码中可能有一些语法错误，比如最后一行的 fig=r.plot(... 应该是 fig=r.plot.bar(...。