data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show()这段代码的意思

这段代码的意思是：

1. `data["Risk_Flag"].value_counts()`：统计数据集中 `Risk_Flag` 列中每个不同取值的出现次数，并按照数量从大到小进行排序。

2. `fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) )`：创建一个大小为 12x8 的新图表，并返回图表对象 `fig` 和子图对象 `ax`。

3. `corr_matrix = data.corr()`：计算数据集中各列之间的相关性，并返回相关性矩阵 `corr_matrix`。

4. `corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14})`：使用 seaborn 库中的 `heatmap()` 方法，绘制相关性热力图，并将图表对象 `ax` 作为子图对象传递给该方法。其中，`corr_matrix` 是相关性矩阵，`cmap` 参数指定颜色映射方案，`annot=True` 参数指定在热力图中显示相关系数的值，`annot_kws` 参数指定相关系数标签的字体大小等属性。

5. `plt.show()`：显示图表。

综上，这段代码的主要作用是绘制数据集中各列之间的相关性热力图，以便分析各变量之间的关系。

相关问题

data.bad_ind.value_counts(1) 什么意思

这行代码是用于计算一个名为 `bad_ind` 的 pandas Series 中每个唯一值出现的频率（即占总数的比例），并按照频率从高到低进行排序。其中，`value_counts()` 函数用于计算频率，参数 `1` 表示返回的频率按照从高到低排列。假设 `bad_ind` 中包含如下数据：

bad_ind = pd.Series([1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0])

那么执行 `data.bad_ind.value_counts(1)` 后，会返回如下结果：

1    0.625
0    0.375
dtype: float64

这表示 `bad_ind` 中值为 1 的出现频率为 62.5%，值为 0 的出现频率为 37.5%。注意，返回结果是一个 pandas Series，其中索引为 `bad_ind` 中出现的唯一值（即 0 和 1），值为对应的频率。

Series.value_counts(normalize = True,dropna = False)方法。

Series.value_counts(normalize=True, dropna=False)是一个 Pandas 库中的方法，用于计算 Series 中每个唯一值的出现次数，并返回一个新的 Series，其中包含每个唯一值的计数和其在原始 Series 中的比例。

参数 normalize 设置为 True，表示返回的计数结果将被规范化，即转换为百分比形式。参数 dropna 设置为 False，表示返回结果中将包含 NaN 值的计数。

例如，假设有一个名为 s 的 Series 包含以下值：

s = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, np.nan])

则通过调用 s.value_counts(normalize=True, dropna=False)，将会得到以下结果：

3.0    42.857143
2.0    28.571429
1.0    14.285714
NaN    14.285714
dtype: float64

其中，每个唯一值的计数和其占比分别为：3.0（3 次，占比 42.86%）、2.0（2 次，占比 28.57%）、1.0（1 次，占比 14.29%）和 NaN（1 次，占比 14.29%）。