survey lung cancer.csv绘制年龄分布/吸烟/胸部疼痛/肺癌情况的可视化

好的，我可以为您绘制一些基本的可视化。首先，我们需要导入一些常用的Python库，例如pandas、matplotlib和seaborn。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

接下来，我们需要读取CSV文件，并将其转换为Pandas数据框。代码如下：

df = pd.read_csv('survey lung cancer.csv')

现在，我们可以开始绘制可视化了。首先，我们来绘制肺癌患者的年龄分布。代码如下：

sns.displot(df, x='age', hue='lung_cancer', kde=True)
plt.title('Age distribution of lung cancer patients')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

这段代码使用了seaborn库的displot函数来绘制直方图，并使用hue参数来区分肺癌患者和非肺癌患者。结果如下图所示：


接下来，我们来绘制吸烟情况的可视化。代码如下：

sns.countplot(data=df, x='smoking', hue='lung_cancer')
plt.title('Smoking status of lung cancer patients')
plt.xlabel('Smoking')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

这段代码使用了seaborn库的countplot函数来绘制条形图，并使用hue参数来区分肺癌患者和非肺癌患者。结果如下图所示：


接下来，我们来绘制胸部疼痛的可视化。代码如下：

sns.countplot(data=df, x='chest_pain', hue='lung_cancer')
plt.title('Chest pain of lung cancer patients')
plt.xlabel('Chest pain')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

这段代码同样使用了seaborn库的countplot函数来绘制条形图，并使用hue参数来区分肺癌患者和非肺癌患者。结果如下图所示：


最后，我们来绘制肺癌情况的可视化。代码如下：

sns.countplot(data=df, x='lung_cancer')
plt.title('Lung cancer situation')
plt.xlabel('Lung cancer')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

这段代码同样使用了seaborn库的countplot函数来绘制条形图。结果如下图所示：


以上就是绘制可视化的代码和结果。希望可以帮助您了解survey lung cancer.csv数据集的基本信息。