data=pd.read_csv("Titanic.csv")

data=pd.read_csv("Titanic.csv")是一个Python代码，用于读取名为"Titanic.csv"的CSV文件，并将其存储为一个名为"data"的数据框（DataFrame）对象。

CSV文件是一种常见的文本文件，用于存储格数据。read_csv()函数是pandas库中一个函数，用于读CSV文件并将其转换为数据框对象。

读取CSV文件后，你可以使用data对象来进行各种数据操作和分析，例如查看数据的前几行、统计数据的描述性统计量、筛选数据等。

相关问题

df = pd.read_csv("./titanic_data.csv")

您好！我可以帮助您解答关于使用pandas库读取CSV文件的问题。要读取名为"titanic_data.csv"的文件，您可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("./titanic_data.csv")

这将使用pandas库中的`read_csv`函数来读取CSV文件，并将其存储在名为`df`的DataFrame对象中。请确保文件路径正确，并且该文件与您的Python脚本或Jupyter Notebook位于相同的目录中。

如果您有任何其他问题，请随时提问！

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline pdtitanic = pd.read_csv(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\titanic.csv") pdtitanic.head() pdtitanic.isnull().sum() mean=titanic['age'].mean() print(mean) pdtitanic['age']=['age'].fillna(mean) pdtitanic.isnull().sum() sns.distplot(titanic["age"]) titanic["embarked"],value_counts() del titanic.['deck'] titanic.head sns.countplot(x="sex",data=titanic) sns.boxplot(x="sex",y="age",data=titanic) sns.countplot(x="class",data=titanic) sns.violinplot(y="age",x="class",data=titanic) def agelevel(age): if age<=16: return'child' elif age>=60: return'old' else: return'middle' titanic['age_level']=titanic['age'].map(agelevel) titanic.head sns.countplot(x='age_level',data=titanic) sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) plt.legend(loc='best',fontsize='15')

你的代码中有一些错误，我来帮你看看：

1. 在导入数据时，你使用了`pdtitanic`变量，但是后面的代码中却使用了`titanic`变量，需要统一变量名。

2. 在填充年龄缺失值时，使用了字符串而不是变量名，应该改为`pdtitanic['age']=pdtitanic['age'].fillna(mean)`。

3. 在查看`embarked`列的取值时，应该使用`pdtitanic["embarked"].value_counts()`。

4. 在删除`deck`列时，需要在`del`和列名之间加上一个"."，即`del titanic['deck']`。

5. 在查看`age_level`列的取值时，需要在`titanic.head`后面加上一个括号，即`titanic.head()`。

6. 在画`countplot`时，需要在`plt.legend`前面加上`sns.`，即`sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) plt.legend(loc='best',fontsize='15')`。

修改后的代码如下所示：

import numpy as np 
import pandas as pd 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 
%matplotlib inline 

titanic = pd.read_csv(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\titanic.csv") 
titanic.head() 

titanic.isnull().sum() 

mean = titanic['age'].mean() 
print(mean) 
titanic['age'] = titanic['age'].fillna(mean) 

titanic.isnull().sum() 

sns.distplot(titanic["age"]) 

print(titanic["embarked"].value_counts()) 

del titanic['deck'] 

sns.countplot(x="sex",data=titanic) 

sns.boxplot(x="sex",y="age",data=titanic) 

sns.countplot(x="class",data=titanic) 

sns.violinplot(y="age",x="class",data=titanic) 

def agelevel(age): 
    if age<=16: 
        return 'child' 
    elif age>=60: 
        return 'old' 
    else: 
        return 'middle' 

titanic['age_level'] = titanic['age'].map(agelevel) 
titanic.head() 

sns.countplot(x='age_level',data=titanic) 

sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) 
sns.legend(loc='best',fontsize='15')