python数据可视化(6)——绘制散点图

news2024/11/13 13:16:13

课程学习来源:b站up:【蚂蚁学python】
【课程链接:【【数据可视化】Python数据图表可视化入门到实战】】
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Python绘制散点图查看BMI与保险费的关系

散点图:

  • 用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式
  • 散点图核心的价值在于发现变量之间的关系,然后进行预测分析,做出科学的决策

实例:医疗费用个人数据集中,"身体质量指数BMI"与"个人医疗费用"两者之间的关系

数据集原地址:https://www.kaggle.com/mirichoi0218/insurance/home

1.读取保险费数据集

import pandas as pd

df = pd.read_csv("../DATA_POOL/PY_DATA/ant-learn-visualization-master/datas/insurance/insurance.csv")

df.head(10)
agesexbmichildrensmokerregioncharges
019female27.9000yessouthwest16884.92400
118male33.7701nosoutheast1725.55230
228male33.0003nosoutheast4449.46200
333male22.7050nonorthwest21984.47061
432male28.8800nonorthwest3866.85520
531female25.7400nosoutheast3756.62160
646female33.4401nosoutheast8240.58960
737female27.7403nonorthwest7281.50560
837male29.8302nonortheast6406.41070
960female25.8400nonorthwest28923.13692
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1338 entries, 0 to 1337
Data columns (total 7 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype  
---  ------    --------------  -----  
 0   age       1338 non-null   int64  
 1   sex       1338 non-null   object 
 2   bmi       1338 non-null   float64
 3   children  1338 non-null   int64  
 4   smoker    1338 non-null   object 
 5   region    1338 non-null   object 
 6   charges   1338 non-null   float64
dtypes: float64(2), int64(2), object(3)
memory usage: 73.3+ KB

2.pyecharts绘制散点图

# 将数据按照bmi升序排列
df.sort_values(by = "bmi", inplace = True)# inplace =true 表示直接更改df本身的数据
df.head()
agesexbmichildrensmokerregioncharges
17218male15.9600nonortheast1694.79640
42821female16.8151nonortheast3167.45585
122638male16.8152nonortheast6640.54485
41226female17.1952yesnortheast14455.64405
128628female17.2900nonortheast3732.62510
bmi = df["bmi"].to_list()
charges = df["charges"].to_list()
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Scatter
scatter = (
    Scatter()
    .add_xaxis(
        xaxis_data = bmi
    )
    .add_yaxis(
        series_name = "",
        y_axis = charges,
        symbol_size = 4,
        label_opts = opts.LabelOpts(is_show = False)
    )
    .set_global_opts(
        xaxis_opts = opts.AxisOpts(type_ = "value"),
        yaxis_opts = opts.AxisOpts(type_ = "value"),
        title_opts = opts.TitleOpts(title = "(BMI-保险费)关系图", pos_left = "center")
    )
)
from IPython.display import HTML

# 同上,读取 HTML 文件内容
# bar.render()的值是一个路径,以字符串形式表示
with open(scatter.render(), 'r', encoding='utf-8') as file:
    html_content = file.read()

# 直接在 JupyterLab 中渲染 HTML
HTML(html_content)

在这里插入图片描述

Awesome-pyecharts

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