コードを実行するとエラーは出ないが図が表示されない（初心者です）

前提・実現したいこと

KMeans法でクラスタリングを行い、その結果を図に表示するコードを書いて実行するとエラーは出ないのですが、図が表示されません。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーは出ていなくて、ただRESTART:と表示されるだけです。

エラーメッセージ

該当のソースコード

python
1def Cluster_analysis(vital_blood_entdisease_split_replace):
2    vital_blood_disease_arr = np.array([vital_blood_entdisease_split_replace['WBC'].tolist(),
3                                    vital_blood_entdisease_split_replace['Hb'].tolist(), vital_blood_entdisease_split_replace['PLT'].tolist(),
4                                    vital_blood_entdisease_split_replace['AST'].tolist(), vital_blood_entdisease_split_replace['ALT'].tolist(),
5                                    vital_blood_entdisease_split_replace['Cre'].tolist(),  vital_blood_entdisease_split_replace['Na'].tolist(),
6                                    vital_blood_entdisease_split_replace['K'].tolist(), vital_blood_entdisease_split_replace['CRP'].tolist(),
7                                    vital_blood_entdisease_split_replace['BT'].tolist(), vital_blood_entdisease_split_replace['PR'].tolist(),
8                                    vital_blood_entdisease_split_replace['RR'].tolist(), vital_blood_entdisease_split_replace['PTINR'].tolist()], np.float32)
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10    vital_blood_disease_arr_T = vital_blood_disease_arr.T
11    vital_blood_entdisease_split_replace['cluster_ID'] = KMeans(n_clusters=6).fit_predict(vital_blood_disease_arr_T)
12    vital_blood_entdisease_split_replace = vital_blood_entdisease_split_replace.drop(['pID', 'ent_disease'], axis = 1)
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14    return vital_blood_entdisease_split_replace
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16#上のクラスタリング結果を描画する
17def Plot(vital_blood_entdisease_split_replace):
18    vital_blood_entdisease_split_replace.columns = ['WBC', 'Hb', 'PLT', 'AST', 'ALT,', 'Cre', 'Na', 'K', 'CRP', 'BT', 'PR', 'RR', 'PTINR', 'cluster_ID']
19    clusterinfo = pd.DataFrame()
20    for i in range(6):
21        clusterinfo['cluster' + str(i)] = (vital_blood_entdisease_split_replace.query('cluster_ID == "i"')).mean()
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23    plot = clusterinfo.T.plot(kind='bar', stacked=True, title="Mean Value of 6 Clusters")
24    output = plot.set_xticklabels(plot.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=0)
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27    return output
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29def main():
30    original_csv_file = csv_read()
31    vital_list = pickup_vital(original_csv_file)
32    blood_list = pickup_blood(original_csv_file)
33    patient_disease = pickup_disease(original_csv_file)
34    patient_disease, vital_list = To_datetime_vital(vital_list, original_csv_file)
35    Datetime_blood_list = To_datetime_blood(blood_list)
36    vital_disease_list = Merge_vital_disease(patient_disease, vital_list)
37    BT_PR_RR_disease = vital_time_interval_get(vital_disease_list)
38    pID_vital_blood = vital_blood_merge(Datetime_blood_list, BT_PR_RR_disease)
39    pID_vital_PTINR_Ddimer_BNP_bloodothers = vital_time_interval_min_get(pID_vital_blood)
40    vital_blood_entdisease_split = csv_read_from_Excel()
41    vital_blood_entdisease_split_replace = PTINR_compensate(vital_blood_entdisease_split)
42    vital_blood_entdisease_split_replace = Cluster_analysis(vital_blood_entdisease_split_replace)
43    output = Plot(vital_blood_entdisease_split_replace)
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45    return output
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47if __name__ == "__main__":
48    main()
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52### 試したこと
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54ここに問題に対して試したことを記載してください。
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56### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
57
58ここにより詳細な情報を記載してください。