再liux终端使用以字典数据data={'stae':['a','b','c','d'],'year':[1991,1992,1993,1994],'pop':[6,7,8,9]'age':[45,23,46,78]}为基础创建一个DataFrame对象，列名为columns=['year','state','pop','age'],并将第一行第二列的单元格值改为2019，计算year列的平均值、age列的最大值

好的，你可以按照以下步骤在Linux终端上实现你的需求：

1. 打开终端，进入Python的交互模式。可以使用`python`或`python3`命令打开交互模式。

2. 导入pandas库：

   import pandas as pd

3. 创建字典数据并创建DataFrame对象：

   data = {'state': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'year': [1991, 1992, 1993, 1994], 'pop': [6, 7, 8, 9], 'age': [45, 23, 46, 78]}
   columns = ['year', 'state', 'pop', 'age']
   df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

4. 修改第一行第二列的单元格值：

   df.at[0, 'state'] = 2019

5. 计算year列的平均值和age列的最大值：

   year_mean = df['year'].mean()
   age_max = df['age'].max()

6. 打印DataFrame对象和计算结果：

   print(df)
   print("Year mean: ", year_mean)
   print("Age max: ", age_max)

完整代码如下：

import pandas as pd

data = {'state': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'year': [1991, 1992, 1993, 1994], 'pop': [6, 7, 8, 9], 'age': [45, 23, 46, 78]}
columns = ['year', 'state', 'pop', 'age']
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

df.at[0, 'state'] = 2019

year_mean = df['year'].mean()
age_max = df['age'].max()

print(df)
print("Year mean: ", year_mean)
print("Age max: ", age_max)

你可以直接复制上述代码，粘贴到终端中运行即可。