train["Embarked"] = train["Embarked"].fillna(train["Embarked"].mode()[0]) #删除缺失值较多无法使用的属性 train.drop(['Cabin'],axis=1,inplace=True) print("对数据集空值处理后的情况：") train.info()

这段代码的作用是对 `train` 数据框中的缺失值进行处理。

首先，`train["Embarked"].mode()[0]` 会返回 `Embarked` 列中出现次数最多的元素，即众数。`fillna` 方法会将 `Embarked` 列中的缺失值用众数进行填充。

接着，使用 `drop` 方法删除 `Cabin` 列，因为该列缺失值较多，无法进行有效的处理。

最后，使用 `info` 方法打印出经过处理后的 `train` 数据框中的基本信息，包括每列的名称、非空值的数量和数据类型。这可以帮助我们检查数据是否已经被正确地处理了，以及是否还存在其他的缺失值或异常值等问题。

相关问题

对titanic_train.csv进行确实值处理，使用jupyter

好的，下面是使用Jupyter Notebook对titanic_train.csv进行缺失值处理的步骤：

1. 打开Jupyter Notebook，并创建一个新的Python 3 Notebook。

2. 导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np

3. 读取数据：

data = pd.read_csv('titanic_train.csv')

4. 检查数据中的缺失值情况：

print(data.isnull().sum())

这将输出数据中每列的缺失值数量。

5. 根据缺失值的情况决定如何处理：

- 如果缺失值数量很少（比如少于10%），可以选择删除包含缺失值的行或列：

# 删除包含缺失值的行
data.dropna(inplace=True)

# 删除包含缺失值的列
data.dropna(axis=1, inplace=True)

- 如果缺失值数量较多，可以选择使用中位数、平均数或众数来填充缺失值：

# 使用中位数填充缺失值
median_age = data['Age'].median()
data['Age'].fillna(median_age, inplace=True)

# 使用平均数填充缺失值
mean_fare = data['Fare'].mean()
data['Fare'].fillna(mean_fare, inplace=True)

# 使用众数填充缺失值
mode_embarked = data['Embarked'].mode()[0]
data['Embarked'].fillna(mode_embarked, inplace=True)

6. 检查数据中的缺失值情况：

print(data.isnull().sum())

这将输出数据中每列的缺失值数量，如果所有的值都是0，则说明数据已经成功处理完成。

7. 最后，你可以将处理后的数据保存到一个新的CSV文件中：

data.to_csv('titanic_train_processed.csv', index=False)

这将保存处理后的数据到一个名为“titanic_train_processed.csv”的文件中，其中index=False表示不保存行索引。

将泰坦尼克号中embarked的文本转换成数值，然后对embarked字段进行缺失值填充

可以使用以下方法将泰坦尼克号数据集中的 "embarked" 字段中的文本转换成数值：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("titanic.csv")

# 使用映射将文本转换为数值
embarked_mapping = {"S": 0, "C": 1, "Q": 2}
df["embarked"] = df["embarked"].map(embarked_mapping)

# 输出转换后的数据
print(df.head())

对于缺失值填充，可以使用以下方法：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("titanic.csv")

# 使用众数填充缺失值
df["embarked"] = df["embarked"].fillna(df["embarked"].mode()[0])

# 使用映射将文本转换为数值
embarked_mapping = {"S": 0, "C": 1, "Q": 2}
df["embarked"] = df["embarked"].map(embarked_mapping)

# 输出转换后的数据
print(df.head())

上述代码使用了 "mode()" 方法来获取 "embarked" 字段中的众数，并使用该值来填充缺失值。然后使用相同的映射方法将文本转换为数值。