import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"D:\桌面\datasjwj.csv") # 绘制饼图 plt.figure() plt.pie(df["Exited"].value_counts(), labels=["Retained", "Churn"], autopct="%0.2f%%") plt.show() count_plt = ['Gender', 'Tenure', 'NumOfProducts', 'HasCrCard', 'IsActiveMember', 'Complain', 'Satisfaction Score', #'Card Type', 'Geography'] # 迭代所有变量，并在每个循环中创建新的图形 for fe in count_plt: plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.countplot(x=fe, hue='Exited', data=df, palette="dark") plt.xlabel(fe, fontsize=15) plt.ylabel("Count", fontsize=15) plt.legend(fontsize=12, labels=["Retained", "Churned"]) plt.title('Churn by ' + fe, fontsize=18) plt.show()

这段代码的目的是从一个CSV文件中读取数据，并使用Seaborn和Matplotlib库绘制不同特征与流失率之间的关系图形，包括饼图和计数图。

其中可能会出现一个问题，就是在变量名称为"Satisfaction Score"的计数图中可能会出现错误，因为变量名中包含空格。为了解决这个问题，可以将变量名修改为"Satisfaction_Score"或者使用方括号表示法，即df["Satisfaction Score"]，以确保变量名得到正确解析。

相关问题

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns df=pd.read_csv("heart.csv")

这段代码是在Python中使用pandas和matplotlib库读取一个名为"heart.csv"的数据文件，并将其存储在名为df的变量中。然后，使用%matplotlib inline命令将图形内嵌到Notebook中，并使用seaborn库中的sns命令设置图形样式。这段代码的目的是为了准备数据以进行数据可视化和分析。

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import sklearn import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline啥意思

这段代码是在Python中导入一些常用的数据科学库，以便进行数据分析和可视化操作。以下是每个库的作用：

- `import numpy as np`：引入NumPy库，提供高效的数值计算功能，常用于数组处理和数学运算，`as np`是给这个库取别名，通常简写为np。
- `import pandas as pd`：引入Pandas库，用于数据清洗、处理、分析和操作，特别是DataFrame数据结构，`as pd`同样简写为pd。
- `import seaborn as sns`：引入Seaborn库，它建立在Matplotlib基础之上，专注于生成更美观、更具统计洞察力的图表。
- `import sklearn`：导入Scikit-Learn库，也称为sklearn，这是一个广泛使用的机器学习库，包含各种分类、回归、聚类等算法。
- `import matplotlib.pyplot as plt`：引入Matplotlib库，这是Python中最常用的绘图库，`as plt`将matplotlib.pyplot模块重命名为plt，方便后续直接使用plt进行绘图操作。
- `%matplotlib inline`：这是一条IPython特有的命令，使得所有Matplotlib绘制的图形会直接显示在Jupyter Notebook的环境中，而不是作为新窗口打开。

通过这些库的导入，程序员可以方便地在代码中利用它们的功能来进行数据分析和展示工作。