survived['rate'] = [1-survived_rate, survived_rate] survived

这段代码是为计数结果 dataframe 对象 survived 新增一列“幸存率”的操作。其中，survived_rate 表示数据集中的幸存率，即幸存者数量占总样本数的比例。代码的第一行使用了列表推导式来为 survived 新增了一列“rate”，该列包含了两个值，分别是未幸存者和幸存者的幸存率。具体来说，[1-survived_rate, survived_rate] 表示一个包含两个浮点数的列表，第一个浮点数为未幸存者的幸存率，即 1 减去数据集中的幸存率；第二个浮点数为幸存者的幸存率，即数据集中的幸存率。

代码的第二行将 survived_rate 赋值给 survived，即将 survived 中的“rate”列的值替换为新的值。由于在第一行代码已经为 survived 新增了“rate”列并赋予了新的值，因此此处的代码其实是将 survived 中的“rate”列的原有值替换为新的值。

执行这段代码之后，survived 变量将包含三列数据，分别是“label”（幸存者的取值）、“counts”（幸存者的数量）和“rate”（幸存者的幸存率）。

相关问题

survived_rate = round(342/891, 2) survived['rate'] = [1-survived_rate, survived_rate] print(survived)

这段代码的作用是在上一个问题中计算得到的 `survived_rate` 变量的基础上，为 `survived` DataFrame 添加一列新的数据，该列名为 `rate`，表示生还者的比例。

具体来说，代码执行的步骤如下：

1. `survived['rate'] = [1-survived_rate, survived_rate]`：创建一个名为 `rate` 的新列，并将列表 `[1-survived_rate, survived_rate]` 的值分别赋给该列的前两行。由于该列表中第一个元素为未生还者的比例，第二个元素为生还者的比例，因此这行代码的作用是在 `survived` DataFrame 中添加一列，其中第一行的 `rate` 值为未生还者的比例，第二行的 `rate` 值为生还者的比例。

2. `print(survived)`：打印更新后的 `survived` DataFrame，其中包括每个值的出现次数以及它们的比例（即新添加的 `rate` 列）。

最终，`survived` DataFrame 的输出结果如下：

   label  counts  rate
0      0     549  0.62
1      1     342  0.38

其中，第一行表示未生还者的数量和比例，第二行表示生还者的数量和比例。

解释每一行df.info() total_survived_sum = df['Survived'].sum() total_nosurvived_sum =891 - df['Survived'].sum() print("幸存者为%d,遇难者为%d"%(total_survived_sum,total_nosurvived_sum))

当你调用 `df.info()` 时，它会显示Pandas DataFrame的基本信息，如列数、列名称、每个列中非空数据的数量、数据类型等等。

`total_survived_sum = df['Survived'].sum()` 这行代码将幸存者的总数计算为数据框df中'Survived'列中所有值为1的行的数量之和。

`total_nosurvived_sum =891 - df['Survived'].sum()` 这行代码将遇难者的总数计算为数据框df中'Survived'列中所有值为0的行的数量之和。由于总人数是固定的891，因此我们可以通过891减去幸存者的总数得到遇难者的总数。

最后，`print("幸存者为%d,遇难者为%d"%(total_survived_sum,total_nosurvived_sum))` 这行代码将幸存者和遇难者的总数打印出来。`%d` 是一个占位符，代表整数类型的数据，后面的 `(total_survived_sum,total_nosurvived_sum)` 则是用于填充这些占位符的数据。