pandas - How to do Bspline in python

Question

I'm trying to plot a Bspline with my regression data, but it is not working. The graph shows the scatter plot but without the interpolated spline:

#library##
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyfit
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import scipy.interpolate as interpolate
from scipy.interpolate import BSpline
##select x,y ##
select2 = df.groupby('Customer_Age')['Customer_Gender'].value_counts().rename('count').reset_index()
x = pd.DataFrame(select2['Customer_Age']).values.reshape(-1, 1)
y = select2['count'].values.reshape(-1, 1)
## polinomal ##
pre_process = PolynomialFeatures(degree=2)
x_poly = pre_process.fit_transform(x)
##predict#
pr_model = LinearRegression()
pr_model.fit(x_poly, y)
y_pred = pr_model.predict(x_poly)
##B-spline##
t, c, k = interpolate.splrep(x, y, s=0, k=4)
N = 100
xmin, xmax = x.min(), x.max()
xx = np.linspace(xmin, xmax, N)
spline = interpolate.BSpline(t, c, k, extrapolate=False)
##plot##
plt.plot(x, y, 'bo', label='Original points')
plt.plot(xx, spline(xx), 'r', label='BSpline')
plt.grid()
plt.legend(loc='best')
plt.show()

My approach results in these outputs for t, c, k:

    t: [17.  17.  17.  17.  17.  18.  18.5 19.  19.5 20.  20.5 21.  21.5 22.
     22.5 23.  23.5 24.  24.5 25.  25.5 26.  26.5 27.  27.5 28.  28.5 29.
     29.5 30.  30.5 31.  31.5 32.  32.5 33.  33.5 34.  34.5 35.  35.5 36.
     36.5 37.  37.5 38.  38.5 39.  39.5 40.  40.5 41.  41.5 42.  42.5 43.
     43.5 44.  44.5 45.  45.5 46.  46.5 47.  47.5 48.  48.5 49.  49.5 50.
     50.5 51.  51.5 52.  52.5 53.  53.5 54.  54.5 55.  55.5 56.  56.5 57.
     57.5 58.  58.5 59.  59.5 60.  60.5 61.  61.5 62.  62.5 63.  63.5 64.
     64.5 65.  65.5 66.  66.5 67.  67.5 68.  68.5 69.  69.5 70.  70.5 71.
     71.5 72.  72.5 73.  73.5 74.  74.5 75.  75.5 76.  76.5 77.5 78.  78.5
     79.5 80.5 81.  81.5 83.  84.  84.5 85.5 87.  87.  87.  87.  87. ]
    c: [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan  6.  0.  0.  0.  0.  0.]
    k: 4

This is the structure of my data for x and y:

Customer_Age    Customer_Gender count
0   17  M   846
1   17  F   460
2   18  M   970
3   18  F   790
4   19  M   1188

question from:https://stackoverflow.com/questions/65857720/how-to-do-bspline-in-python

Answer 1

Waitting for answers