Survived_Pclass = train['Pclass'].groupby(train['Survived'])

这段代码对训练数据集 `train` 中的 `Pclass` 和 `Survived` 两列进行分组，然后返回一个 `GroupBy` 对象 `Survived_Pclass`。具体来说，它首先使用 `train['Survived']` 选取 `Survived` 列，然后将数据按照其中的取值进行分组，即将生还乘客和遇难乘客分为两组。接着，使用 `.groupby(train['Survived'])` 将 `Pclass` 列按照这两组分别进行分组，即分别计算生还乘客和遇难乘客在不同船舱等级中的人数。

这个 `GroupBy` 对象可以用来计算不同组别之间的统计量，比如均值、中位数、标准差等等，也可以对不同组别进行可视化。

相关问题

val survived_df = df2.filter(col("Survived") === 1) val pclass_survived_count = survived_df.groupBy("Pclass").count() val pclass_survived_percent = pclass_survived_count.withColumn("percent", format_number(col("count") .divide(sum("count").over()) .multiply(100), 5)); pclass_survived_percent.show() 中.divide(sum("count").over())的作用

.divide(sum("count").over()) 的作用是将每个 Pclass 组中的 count 数量除以所有组的 count 数量总和，然后乘以 100，计算出每个 Pclass 组的生存百分比。其中，sum("count").over() 是一个窗口函数，它对整个 DataFrame 进行聚合操作，计算所有组的 count 数量总和。然后，对于每个组，我们可以用该组的 count 数量除以总和，得到该组的百分比。最后，使用 format_number 函数将结果保留小数点后 5 位，并将结果存储在新的列 "percent" 中。这样，我们就可以观察每个 Pclass 组的生存情况，并对不同 Pclass 组之间进行比较。

解释一下以下代码，df[['Pclass', 'Survived']].groupby(['Pclass'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False)

这段代码的作用是对名为 `df` 的数据框中的 `Pclass` 和 `Survived` 两列进行分组，然后计算每个不同的 `Pclass` 分组中 `Survived` 列的平均值，并按照平均值从大到小进行排序。

具体地，`df[['Pclass', 'Survived']]` 表示选取数据框 `df` 中的 `Pclass` 和 `Survived` 两列，然后 `groupby(['Pclass'], as_index=False)` 表示按照 `Pclass` 列进行分组，并且不将 `Pclass` 列作为结果的索引，最后使用 `mean()` 方法计算每个分组的平均值。

最后使用 `sort_values(by='Survived', ascending=False)` 将结果按照 `Survived` 列的值从大到小进行排序。