karggle上Lung Cancer数据日期
时间: 2024-03-18 22:43:38 浏览: 15
Kaggle上的Lung Cancer数据集是由LUNA16挑战赛提供的,该比赛于2016年举办。因此,该数据集的日期可以确定为2016年左右。具体的数据集创建日期和最后更新日期可以在该数据集的元数据信息中找到。您可以在数据集页面的右侧找到“Metadata”选项,这里会提供有关数据集的详细信息,包括创建日期、最后更新日期等。
相关问题
survey lung cancer.csv绘制气泡图
好的,您可以使用Python中的Pandas和Matplotlib库来绘制气泡图。首先,您需要使用Pandas读取并处理数据,然后使用Matplotlib绘制气泡图。
以下是实现的代码示例:
``` python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('survey lung cancer.csv')
# 绘制气泡图
plt.scatter(data['Age'], data['Smokes'], s=data['Area'].apply(lambda x: x*10), alpha=0.5)
# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Lung Cancer Survey')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Smoking Status')
# 显示图表
plt.show()
```
在这个示例中,我们使用了数据集中的Age、Smokes和Area列来绘制气泡图。其中,Area列用于控制气泡的大小,s参数设置为data['Area'].apply(lambda x: x*10),表示将Area列的值乘以10作为气泡的大小。alpha参数设置为0.5,表示气泡的透明度为50%。最后,我们设置了图表的标题和坐标轴标签,并使用plt.show()函数显示图表。
希望这个示例可以帮助您绘制气泡图。如果您有任何其他问题,请随时问我。
survey lung cancer.csv绘制年龄/性别/抽烟情况
好的,我了解了您的要求。为了绘制年龄/性别/抽烟情况这三个变量对应的统计图表,我需要先加载数据并对其进行一些预处理。
以下是使用 Python 和 Pandas 库进行数据处理和可视化的代码示例:
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("survey lung cancer.csv")
# 数据预处理
df.dropna(inplace=True) # 删除缺失值
# 绘制年龄分布直方图
sns.histplot(data=df, x="Age", kde=True)
# 绘制性别比例条形图
sns.countplot(data=df, x="Gender")
# 绘制抽烟情况饼图
sns.catplot(data=df, kind="count", x="Smoking status")
```
这段代码会先读取名为 `survey lung cancer.csv` 的 CSV 文件,并进行数据清洗和预处理。然后使用 Seaborn 库中的函数绘制三个不同的图表:
- 年龄分布直方图:展示了调查对象的年龄分布情况,可以用来观察调查对象的年龄分布情况,看出大多数调查对象的年龄分布在哪个范围内。
- 性别比例条形图:展示了调查对象的性别比例情况,可以用来观察男女比例是否均衡。
- 抽烟情况饼图:展示了调查对象的抽烟情况比例,可以用来观察吸烟者和非吸烟者的比例情况。
这些图表可以帮助您更好地理解 `survey lung cancer.csv` 数据集中的年龄、性别和抽烟情况这三个变量之间的关系。