dataFrame.no_times_pregnant.hist(bins = 18)
时间: 2024-04-01 11:32:07 浏览: 12
这是一个针对 Pandas 中的 DataFrame 对象进行的直方图统计操作,其中 `no_times_pregnant` 是一个数值型特征列,表示怀孕次数。`hist()` 函数表示对该特征进行直方图统计,并且 `bins=18` 表示将数据分成18个区间进行统计。因此,这段代码的作用是绘制数据集中怀孕次数的直方图,并将其分成18个区间进行统计,可以帮助我们更清楚地了解该特征在数据集中的分布情况,进而进行进一步的分析。
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dataFrame.triceps_sf_thickness.hist(bins = 50)
这是一个针对 Pandas 中的 DataFrame 对象进行的直方图统计操作,其中 `triceps_sf_thickness` 是一个数值型特征列,表示三头肌皮下脂肪厚度。`hist()` 函数表示对该特征进行直方图统计,并且 `bins=50` 表示将数据分成50个区间进行统计。因此,这段代码的作用是绘制数据集中三头肌皮下脂肪厚度的直方图,并将其分成50个区间进行统计,可以帮助我们更清楚地了解该特征在数据集中的分布情况,进而进行进一步的分析。
pd.crosstab(dataFrame.no_times_pregnant, dataFrame.isDiabetic.astype(bool)).plot(kind='bar')
这是一个针对 Pandas 中的 DataFrame 对象进行的交叉表分析,并且使用 `plot(kind='bar')` 函数将结果绘制成柱状图。其中 `no_times_pregnant` 是一个数值型特征列,表示怀孕次数;`isDiabetic` 是一个二元特征列,取值为 0 或 1,表示是否患有糖尿病。`pd.crosstab()` 函数将这两个特征列进行交叉分析,统计每个怀孕次数下患糖尿病和不患糖尿病的人数,并将结果绘制成柱状图。因此,这段代码的作用是分析不同怀孕次数下患糖尿病和不患糖尿病的人数,并可视化成柱状图,可以帮助我们发现不同特征之间的关系。