Pandas中怎么绘制AUC曲线

要绘制AUC曲线，首先需要计算出模型的预测概率值和真实标签，并使用sklearn中的roc_curve函数来计算出ROC曲线的数据。然后可以使用matplotlib来绘制AUC曲线。

以下是一个示例代码：

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.metrics import roc_curve, auc# 假设预测概率值和真实标签分别存储在DataFrame中的两列df = pd.DataFrame({    'true_labels': true_labels,    'predicted_probabilities': predicted_probabilities})# 计算ROC曲线数据fpr, tpr, thresholds = roc_curve(df['true_labels'], df['predicted_probabilities'])roc_auc = auc(fpr, tpr)# 绘制AUC曲线plt.figure()plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')plt.xlim([0.0, 1.0])plt.ylim([0.0, 1.05])plt.xlabel('False Positive Rate')plt.ylabel('True Positive Rate')plt.title('Receiver Operating Characteristic')plt.legend(loc="lower right")plt.show()

以上代码中，true_labels代表真实标签，predicted_probabilities代表模型的预测概率值。通过计算出fpr, tpr和thresholds，然后使用matplotlib绘制AUC曲线。