利用海生的重叠分布图
利用海生的重叠分布图
提问于 2022-01-29 22:37:50
以下是数据集：https://www.kaggle.com/emilianito/saheart
以下是一个问题:比较托巴科消费在冠心病患者和非冠心病患者中的分布情况。你能解释服用托巴科对冠心病的影响吗？
以下是我尝试过的：
sn.distplot(sa_heart_df[sa_heart_df['chd'] == 'No'],
['tobbaco'],
color = 'y',
label = 'No')
sn.distplot(sa_heart_df[sa_heart_df['chd'] == 'Si'],
['tobbaco'],
color = 'r',
label = 'Si')
plt.legend();错误是：
usr/local/lib/python3.7/dist-packages/seaborn/distributions.py:2619: FutureWarning: distplot是一个不推荐的函数，将在将来的版本中删除。请
使您的代码使用displot (具有类似灵活性的图形级函数)或histplot (用于直方图的轴级函数)。warnings.warn(msg，FutureWarning)
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-28-44d824301cf1> in <module>()
2 ['tobbaco'],
3 color = 'y',回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2022-01-31 03:59:15
首先，请注意，FutureWarning: distplot is a deprecated只是一个警告，与错误完全无关。
有几个问题：
distplot的第二个参数称为bins；将其设置为['tobbaco']没有意义；无论如何，对于具有许多可能参数的函数，建议显式设置参数名称。'tobbaco'似乎不是给定数据集中的列；它可能是'tobacco'- 要选择dataframe的
'tobacco'列，可以使用以下语法sns.distplot(sa_heart_df[sa_heart_df['chd'] == 'No']['tobacco'], ...)
一些小问题：
distplot已被废弃；它不支持在新的海运函数中可用的参数，例如hue；强烈建议使用histplot(对于带有可选kde曲线的直方图)、使用kdeplot(对于没有直方图的kde曲线)或使用displot(对于具有多个子图的图形级函数)。seaborn是作为sns导入的标准；遵循这一约定可以使您的代码更容易为其他人阅读，并使您更容易在文档和相关的堆栈溢出帖子中找到自己的方法。
下面是如何将kdeplot与hue结合使用的代码
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
sa_heart_df = pd.read_csv('SAheart.csv')
sns.set_style('whitegrid')
sns.kdeplot(data=sa_heart_df, x='tobacco', hue='chd', fill=True)
sns.despine()
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
sa_heart_df = pd.read_csv('SAheart.csv')
sns.displot(data=sa_heart_df, x='tobacco', col='chd', kde=True)
plt.show()
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70912430
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