corr[abs(corr) > 0.5].sort_values().plot.bar()

这段代码的作用是绘制一个条形图，显示各个特征与房屋价格（MEDV）之间的线性关系的相关系数。corr[abs(corr) > 0.5]是筛选出相关系数绝对值大于0.5的特征，然后使用sort_values()进行排序，最后使用plot.bar()绘制条形图。这样可以直观地比较各个特征与房屋价格之间的线性关系的强度。

相关问题

import seaborn as sns sns.set() plt.figure(figsize=(11,8), dpi=100) data_dummies.corr()['Churn'].sort_values(ascending=False).plot(kind='bar') plt.show()

这段代码使用了 Python 的数据可视化库 seaborn 和 matplotlib，用于绘制数据的相关性柱状图。具体解释如下：

1. `import seaborn as sns` 导入 seaborn 库。
2. `sns.set()` 设置 seaborn 的默认样式。
3. `plt.figure(figsize=(11,8), dpi=100)` 创建一个新的图形，设置图形的大小和分辨率。
4. `data_dummies.corr()['Churn'].sort_values(ascending=False).plot(kind='bar')` 计算数据集中各列与目标变量 Churn 的相关系数，并将结果按照从大到小的顺序绘制成柱状图。
5. `plt.show()` 显示图形。

这段代码的运行结果将会是一个柱状图，横轴为数据集中的列名，纵轴为该列与目标变量 Churn 的相关系数，柱子的高度表示相关系数的大小，柱子颜色越深表示相关系数越大。

现有一个小费数据集tips.xls文件，进行预处理。 (1)分析小费金额和消费总额的关系。 (2)分析男性顾客和女性顾客谁更慷慨。 (3)分析星期和小费的关系。 (4)性别+吸烟的组合因素对慷慨度的影响。 (5)分析聚餐时间段与小费数额的关系。

首先，让我们对数据集进行初步探索和分析。

(1) 分析小费金额和消费总额的关系：我们可以绘制散点图或者进行简单的相关系数计算，看看小费与消费总额之间是否存在正相关、负相关或无明显关联。

# 计算相关系数
correlation = df['tip'] .corr(df['total_bill'])
print(f"小费与消费总额的相关系数: {correlation}")

# 可视化两者的关系
import seaborn as sns
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=df)

(2) 比较男性顾客和女性顾客的小费慷慨程度：可以分别计算两性顾客的小费比例，并制作柱状图进行对比。

gender_tips = df.groupby('sex')['tip'].mean()
sns.barplot(x=['Male', 'Female'], y=gender_tips)

(3) 分析星期和小费的关系：我们可以按星期分组，计算每个星期的小费平均值。

day_of_week_tips = df.groupby('day')['tip'].mean().sort_index()
day_of_week_tips.plot(kind='bar')

(4) 性别+吸烟组合因素对慷慨度的影响：可以创建交叉表或者进行卡方检验，观察不同性别吸烟者的小费分布。

cross_tab = pd.crosstab(df['sex'], df['smoker'], values='tip', aggfunc='mean')
print(cross_tab)

(5) 聚餐时间段与小费数额的关系：同样可以按时间分段计算小费平均值。

meal_time_tips = df.groupby('time')['tip'].mean()
meal_time_tips.plot(kind='bar')