fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Gender"].value_counts().plot.bar(color="purple", ax=ax[0]) df["Gender"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Gender Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Ever_Married"].value_counts().plot.bar(color="blue", ax=ax[0]) df["Ever_Married"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Marriage Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) plt.show()解释各行代码

这段代码使用了Python中的matplotlib库来绘制两个子图，分别展示了数据集中性别和婚姻状态的频率分布情况。具体解释如下：

1. fig, ax = plt.subplots(1, 2)：创建一个包含两个子图的Figure对象和Axes对象列表，分别存储在fig和ax变量中。其中1表示一行，2表示两列，即创建1行2列的网格图。

2. df["Gender"].value_counts().plot.bar(color="purple", ax=ax[0])：使用pandas中的value_counts()方法统计数据集中gender列的频率分布情况，并将结果可视化为柱状图。color参数指定柱状图的颜色，ax参数指定将该子图绘制在第一个Axes对象(ax[0])中。

3. df["Gender"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1])：使用pandas中的value_counts()方法统计数据集中gender列的频率分布情况，并将结果可视化为饼图。autopct参数指定饼图上显示的数值格式，shadow参数指定是否绘制阴影，textprops参数指定文本标签的字体大小，ax参数指定将该子图绘制在第二个Axes对象(ax[1])中。

4. fig.suptitle("Gender Frequency", fontsize=15)：设置整个图的标题为"Gender Frequency"，字体大小为15。

5. plt.xticks(rotation=90)：旋转横坐标标签，使其垂直显示。

6. plt.yticks(rotation=45)：旋转纵坐标标签，使其水平显示。

7. plt.show()：显示所有子图。