import pandas as pd import numpy as np s=pd.series(np.random,randn16)) S[::2]=np.nan Printls) s1=s.frllna(s.mean11)|s2=s.filina(0.5) ③清洗检测异常值

这段代码中有些语法错误，我稍作修改：

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(np.random.randn(16))
s[::2] = np.nan
print(s)

s1 = s.fillna(s.mean())
s2 = s.fillna(0.5)

print("s1:")
print(s1)

print("s2:")
print(s2)

这段代码的作用是生成一个16个元素的随机数序列，然后将其中的偶数索引位置的值设为空值。接着，对这个序列进行了两次填充操作，分别是：

1. 使用序列的均值填充空值，得到序列`s1`。
2. 使用0.5填充空值，得到序列`s2`。

这两次填充操作的目的都是为了清洗并检测异常值。在数据分析中，空值和异常值都是需要特别处理的数据情况，因为它们会影响到数据的准确性和可靠性。在这段代码中，使用了Pandas库提供的`fillna()`方法来进行填充操作，同时使用了序列对象的`mean()`方法来计算序列的均值。

相关问题

s = pd.Series(np.random.randn(5), index=["a", "b", "c", "d", "e"])

这是一个使用 Pandas 库创建的 Series 对象，其中包含 5 个随机生成的浮点数值，分别对应着索引标签 "a"、"b"、"c"、"d" 和 "e"。你可以使用以下代码创建这个 Series 对象：

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(np.random.randn(5), index=["a", "b", "c", "d", "e"])

其中，`np.random.randn(5)` 用于生成 5 个随机的标准正态分布（均值为 0，标准差为 1）的浮点数；`index=["a", "b", "c", "d", "e"]` 用于指定 Series 对象的索引标签。

1.使用matplotlib与seaborn建立画布，并绘制下列的四种统计图在4个子图上： （1）生成100个标准高斯分布的数组，并绘制直方图、密度曲线在同一子图上，并设置X轴区间范围是(-5，5)。 （2）绘制函数f（×）=0.5*×2的蓝色曲线函数图像在区间（-5，5）上。 （3)对于给定的数据df=pd.DataFrame(np.random.rand(100,3),columns=['a'b'c'])绘制df各列的相关系数热图。 (4)对于给定的数据pd.Series(0.5*np.linspace(0,10,100)+np.random.randn(100),index=np.linspace(0,10,100))绘制散点图 同时做出回归线。只要代码不要注释

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

# 创建画布，并设置子图布局
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))

# 绘制直方图和密度曲线
data = np.random.randn(100)
sns.histplot(data, kde=True, ax=axs[0, 0])
axs[0, 0].set_xlim(-5, 5)
axs[0, 0].set_title('Histogram and Density')

# 绘制曲线函数
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = 0.5 * x ** 2
axs[0, 1].plot(x, y, color='blue')
axs[0, 1].set_title('Quadratic Function')

# 绘制相关系数热图
df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 3), columns=['a', 'b', 'c'])
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm', ax=axs[1, 0])
axs[1, 0].set_title('Correlation Heatmap')

# 绘制散点图和回归线
data = pd.Series(0.5 * np.linspace(0, 10, 100) + np.random.randn(100), index=np.linspace(0, 10, 100))
sns.regplot(x=data.index, y=data, ax=axs[1, 1])
axs[1, 1].set_title('Scatter Plot with Regression Line')

# 显示图形
plt.show()