``` print("3.对Survived为0和1的Age绘制散点图：\n") sns.scatterplot(x="Age", y="Survived", data=df2) plt.show()```如何设置不同颜色对survived=0或1进行区分

这段代码使用了Python的数据可视化库seaborn (sns) 来创建一个散点图，其中横轴表示"Age"，纵轴表示"Survived"。`df2`是一个Pandas DataFrame，数据集已经被预处理过，Survived列只有0和1两个值。

为了设置不同颜色区分Survived为0和1，可以在`scatterplot()`函数中添加`hue`参数，并指定为"Survived"。这会让每个Survived状态对应一种颜色。以下是修改后的代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df2已经准备好并且Survived列存在
print("3.对Survived为0和1的Age绘制散点图：\n")
sns.scatterplot(x="Age", y="Survived", hue="Survived", data=df2)
plt.legend(title="Survived")  # 添加图例说明颜色代表的含义
plt.show()

这里的`plt.legend()`用于添加图例，title参数设置了图例标题为"Survived"，清晰地表明了颜色与生存状态的关系。

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``` print("1.对Survived为0和1的Age绘制箱线图：\n") sns.boxplot(x='Survived', y='Age', data=df2) plt.show()```如何设置不同颜色以区分箱线图代表

这段Python代码使用了Seaborn库中的boxplot函数来创建一个箱线图，用于展示数据集中"Survived"列（生存状态）与"Age"列（年龄）的关系，并通过`plt.show()`显示结果。要给箱线图中不同生存状态的箱体设置不同的颜色，可以修改`sns.boxplot`函数中的`color`参数。

具体做法是在调用`sns.boxplot`时，传入一个映射到`x`轴类别（这里是'Survived'）的颜色列表。例如，如果你想要将未存活（0）的箱体设为蓝色，存活（1）的箱体设为红色，你可以这样做：

colors = ['blue' if x == 0 else 'red' for x in df2['Survived']]  # 创建一个根据Survived值生成颜色的列表

sns.boxplot(x='Survived', y='Age', data=df2, palette=colors)  # 将颜色列表传递给palette参数
plt.show()

这将根据`df2`数据框中`Survived`列的值动态改变箱线的颜色。记得先导入`plt`和`sns`模块，以及可能需要的`numpy`（np）库来进行条件判断。

survived_age = data[data['survived'] == 1]['age'] not_survived_age = data[data['survived'] == 0]['age'] # 使用t检验验证两个样本之间的差异 t_stat, p_val = stats.ttest_ind(survived_age, not_survived_age, nan_policy='omit') # 输出结果 print('Mean age by survival:') print('Survived:', np.nanmean(survived_age)) print('Not survived:', np.nanmean(not_survived_age)) print('t-statistic:', t_stat) print('p-value:', p_val) Mean age by survival: Survived: 37.07602339181287 Not survived: 39.029143897996356 t-statistic: -1.7323274768521562 p-value: 0.08356210696764844

这段代码是用来分析 Titanic 数据集中不同生还状态下的乘客年龄均值，并使用 t 检验验证两个样本之间的差异。其中 survived_age 和 not_survived_age 分别表示生还和未生还样本中乘客的年龄，t_stat 和 p_val 分别表示 t 统计量和 p 值。在这个例子中，p 值为 0.08，大于通常使用的显著性水平 0.05，说明在这个数据集中，生还和未生还样本中乘客的年龄差异不是非常显著，即乘客年龄在生还和未生还中对生还状态影响不大。