survived['rate'] = [1-survived_rate, survived_rate] survived
时间: 2024-04-28 09:22:22 浏览: 8
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。
survived_rate = round(342/891, 2)
这段代码的作用是计算一个名为 `survived_rate` 的变量,该变量表示在 Titanic 数据集中,生还者的比例(即生还人数除以总人数)。
具体来说,代码执行的步骤如下:
1. `342/891` 计算生还者数量(342)除以总人数(891),得到生还者比例。
2. `round(..., 2)` 将上一步计算得到的生还者比例保留两位小数,并赋值给名为 `survived_rate` 的变量。
最终,`survived_rate` 的值为 0.38,即 Titanic 数据集中生还者的比例约为 38%。