"None of [Index(['gender_male', 'gender_female', 'hypertension', 'heart_disease',\n 'smoking_history_current', 'smoking_history_non-smoker',\n 'smoking_history_past-smoker'],\n dtype='object')] are in the [columns]"

这个错误提示说明你在尝试使用OneHotEncoder对分类量进行编码时，出现了列名匹配的问题。具体来说，错误显示的列名`['_male', 'gender_female 'hypertension', 'heart_disease', 'smoking_history_current', 'smoking_history_non-sm', 'smoking_historyoker']`在你数据集中找不到。

请确保以下事项：

1. 检查你的数据集`d_train`中是否包含了这些列名。你可以使用`d_train.columns`查看数据集中的所有列名。

2. 确保分类变量的列名在`categorical_`列表中定义，并且列名与数据集中的列名完全匹配。可以使用`print(categorical_)`来检查列表的内容。

如果以上两个条件都满足，但是仍然出现错误，请检查数据集中这些列名的拼写和大小写是否与代码中一致。如果有任何不匹配，需要进行修正以确保代码能够正确运行。

相关问题

for col in ['hypertension', 'heart_disease', 'diabetes']: sns.countplot(x=col, data=df) plt.title(f'{col} Distribution') plt.show()照上

要在三个条形图上都显示每个条形的具体数值，可以添加以下代码：

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

df = pd.read_csv('data.csv')
for col in ['hypertension', 'heart_disease', 'diabetes']:
    sns.countplot(x=col, data=df)
    
    # 添加具体数值
    for i in range(len(df[col].value_counts().index)):
        plt.text(i, 
                 df[col].value_counts()[i], 
                 df[col].value_counts()[i], 
                 ha='center', 
                 va='bottom')

    plt.title(f'{col} Distribution')
    plt.show()

这样就会在三个条形图上都显示每个条形的具体数值。

cata_data= data_c[['gender', 'hypertension', 'heart_disease', 'ever_married','work_type', 'Residence_type', 'smoking_status']] fig = plt.figure(figsize=(16, 18)) for a, b in enumerate(cata_data.columns): ax = plt.subplot(4, 2, a+1) ax.set_title(b) sns.countplot(cata_data[b], palette='summer', hue=data_c['stroke']) ax.set_xlabel('') plt.subplots_adjust(wspace=0.15, hspace=0.7) plt.show()

这段代码是用来生成一个包含多个子图的图表，每个子图展示了不同特征的计数情况，并根据中风的情况进行了着色。具体来说，它将数据集中的一些特征（如性别、高血压、心脏疾病、婚姻状况、工作类型、居住类型和吸烟状况）提取出来，然后使用 seaborn 库的 countplot 函数在每个子图中绘制计数柱状图。其中的"stroke"参数用于将中风的情况与颜色相关联。整个图表大小为16x18，子图的排列方式为4行2列。最后，调整子图之间的间距并显示图表。

请问还有什么我可以帮助您的吗？