有一个 passenger.csv 文件中为某沉船邮轮乘客的信息数据，请用Python完成以下要求： (1) 简单数据处理：读取表头，查看列名，去除列名中的左右空格；将“性别”一列全部转换为 首字母大写，并打印前五行数据。 (2) 重复值处理：查看是否存在重复值并将重复值打印出；删除重复值，将索引值重置，打印 dataframe

好的，我可以为您提供代码实现。

首先，您需要安装 pandas 库，用于处理数据。

您可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，您可以使用以下代码实现您的需求：

import pandas as pd

# 读取 passenger.csv 文件
df = pd.read_csv("passenger.csv")

# 查看列名并去除左右空格
df.columns = df.columns.str.strip()

# 将“性别”一列全部转换为首字母大写
df["Sex"] = df["Sex"].str.capitalize()

# 打印前五行数据
print(df.head())

# 查看是否存在重复值并将重复值打印出
duplicate = df[df.duplicated()]
print(duplicate)

# 删除重复值，将索引值重置，打印 dataframe
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
print(df)

希望这个代码能够帮到您。

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附件 passenger.csv 文件中为某沉船邮轮乘客的信息数据，请完成以下要求： (1) 简单数据处理：读取表头，查看列名，去除列名中的左右空格；将“性别”一列全部转换为 首字母大写，并打印前五行数据。 (2) 重复值处理：查看是否存在重复值并将重复值打印出；删除重复值，将索引值重置，打印 dataframe。 (3) 缺失值处理：在（2）的基础上，查看哪些乘客缺失性别信息，通过乘客姓名填补缺失的性 别信息并打印这些乘客更新后的完整记录（提示：根据姓名中的 Miss、Mrs 和 Mr 判断）； 查看哪些乘客缺失票价信息，填补缺失的票价信息并打印这些乘客更新后的完整记录（提 示：按不同船舱的票价均值填补）

以下是代码实现及注释：

import pandas as pd

# 1. 简单数据处理
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("passenger.csv")
# 查看列名，去除列名中的左右空格
df.columns = df.columns.str.strip()
# 将“性别”一列全部转换为首字母大写，并打印前五行数据
df["Sex"] = df["Sex"].str.capitalize() # 首字母大写
print(df.head())

# 2. 重复值处理
# 查看是否存在重复值并将重复值打印出
duplicated = df[df.duplicated()]
print(duplicated)
# 删除重复值，将索引值重置，打印 dataframe
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
print(df)

# 3. 缺失值处理
# 查看哪些乘客缺失性别信息
null_sex = df[df["Sex"].isnull()]
print(null_sex)
# 通过乘客姓名填补缺失的性别信息并打印这些乘客更新后的完整记录
for i in null_sex.index:
    name = df.loc[i, "Name"]
    if "Miss." in name:
        df.loc[i, "Sex"] = "Female"
    elif "Mrs." in name:
        df.loc[i, "Sex"] = "Female"
    elif "Mr." in name:
        df.loc[i, "Sex"] = "Male"
print(df.loc[null_sex.index])

# 查看哪些乘客缺失票价信息
null_fare = df[df["Fare"].isnull()]
print(null_fare)
# 填补缺失的票价信息并打印这些乘客更新后的完整记录
mean_fare = df.groupby("Pclass")["Fare"].mean() # 按不同船舱的票价均值填补
for i in null_fare.index:
    pclass = df.loc[i, "Pclass"]
    df.loc[i, "Fare"] = mean_fare[pclass]
print(df.loc[null_fare.index])

航空公司乘客数据是反应航空业是否繁荣的重要指标，数据分析师通过分析 员登记表.x 2023年裁光 各时间段的乘客数量数据，可以分析航空公司的消费趋势，了解航空的消费趋势。 具体需要用到Python编程语言的pandas模块读取数据文件，用到Python基础语法 鬼吹灯zip 清理计算乘客数据,用到matplotlib模块进行结果的柱状图和折线图绘制，请根 据提供的数据文件完成以下操作: 级WPS ① 建工程data_analysis，将数据文件放入工程，路径 Office高级 为./passengers.csvo ②创建python文件，导入pandasmatplotlibpyplot模块。 WPS Offic教育考试专 ③读取数据文件，将csv文件数据存到dataframe。 L1.java 删除字段数据的NaN值，也就是数据清洗的空值删除。 将月份时间作为x轴数据，乘客数量作为y轴数据。 ⑥ 根据提供的数据绘制柱形图。 doheh ⑦ 根据提供的数据绘制折线图,并设置折线图的各种样式。

以下是实现以上要求的Python代码：

# 导入模块
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('./passengers.csv')

# 数据清洗，删除空值
df.dropna(inplace=True)

# 以月份时间为x轴数据，乘客数量为y轴数据
x = df['月份时间']
y = df['乘客数量']

# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)
plt.title('Passenger Count by Month')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Passenger Count')
plt.show()

# 绘制折线图，并设置样式
plt.plot(x, y, color='red', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=8)
plt.title('Passenger Count by Month')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Passenger Count')
plt.show()

需要注意的是，以上代码中的路径和数据文件名需要根据实际情况进行修改。另外，绘制折线图时可以根据需要修改样式参数。