import pandas as pdimport seaborn as sns import sys df = sns.load_dataset（'titanic'） display（df.head（）） df['ageGroup'] = pd.cut（ df['age']，bins=[0，13，19，61，sys.maxsize]，labels=['儿童'，'青少年'，'成人'，'老人']） display（df.head（））还是无法运行

在这段代码中，你仍然存在一些语法错误，导致代码无法运行。请尝试使用以下代码，这应该可以解决问题：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import sys

df = sns.load_dataset('titanic')
display(df.head())

df['ageGroup'] = pd.cut(df['age'], bins=[0, 13, 19, 61, sys.maxsize], labels=['儿童', '青少年', '成人', '老人'])
display(df.head())

这段代码与你之前的代码非常相似，但是修复了一些语法错误。注意，每个import语句之间需要一个空格，而df = sns.load_dataset('titanic')中的括号需要使用英文字符。当你运行代码时，请确保使用纯文本编辑器，如Notepad++，而不是使用其他应用程序编辑代码，如Microsoft Word或Google Docs。

相关问题

import seaborn as sns import sys df = sns.load_dataset('titanic') display(df.head()) df['ageGroup'] = pd.cut( df['age'],bins=[0,13,19,61,sys.maxsize],labels=['儿童','青少年','成人','老人']) display(df.head())

这段代码使用了 seaborn 库中的 load_dataset 函数读取了 titanic 数据集，并将结果存储在 df 变量中。然后，使用 pandas 库的 cut 函数将乘客的年龄分为四个组，并将其存储在 df 的新列 'ageGroup' 中。这四个组分别是：0-13岁的儿童、13-19岁的青少年、19-61岁的成人和61岁及以上的老人。最后，使用 display 函数展示了 df 数据集的前五行和新添加的 'ageGroup' 列。

1. 导入‘titanic’数据集，查找缺失值，并删除无效行与列，并分别打印出删除前后的大小。 ''' titanic数据集包含11个特征，分别是： Survived:0代表死亡，1代表存活 Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3) Name:乘客姓名 Sex:乘客性别 Age:乘客年龄(有缺失) SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值) Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值) Ticket:票号(字符串) Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等) Cabin:乘客所在船舱(有缺失) Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失) ''' import seaborn as sns import pandas as pd titanic=sns.load_dataset('titanic')#返回DataFrame类型的数据

好的，以下是代码实现：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 读取titanic数据集
titanic = sns.load_dataset('titanic')

# 查找缺失值
print(titanic.isnull().sum())

# 删除无效行与列
titanic.dropna(inplace=True)
titanic.drop(['deck', 'embark_town'], axis=1, inplace=True)

# 打印删除前后的大小
print('删除前：', titanic.shape)
print('删除后：', titanic.dropna().shape)

解释一下，我们使用 Seaborn 库的 `load_dataset()` 函数读取 titanic 数据集，并使用 `isnull()` 函数查找缺失值。接下来，我们使用 `dropna()` 函数删除无效行，并使用 `drop()` 函数删除了无效列（'deck' 和 'embark_town' 列）。最后，我们打印出删除前后的大小，其中 `shape` 属性可以返回 DataFrame 的行列数。注意，我们需要使用 `inplace=True` 参数把删除后的结果保存回原 DataFrame 中。