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()
时间: 2024-02-01 18:03:59 浏览: 25
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 pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
这是一段Python代码,它导入了四个库:pandas、numpy、matplotlib.pyplot和seaborn。这些库都是用于数据分析和可视化的常用库。其中,pandas用于数据处理和分析,numpy用于科学计算,matplotlib.pyplot用于绘制图表,seaborn用于数据可视化。如果你想使用这些库,需要先安装它们。你可以使用pip命令来安装它们,例如:
```shell
pip install pandas numpy matplotlib seaborn
```
安装完成后,你就可以在Python代码中使用它们了。