titanic.isnull().sum

这行代码是用于检查 Titanic 数据集中每个列的缺失值数量。其中，`isnull()` 方法会对每个元素进行检查，如果该元素是缺失值，则返回 True，否则返回 False。然后，`sum()` 方法会对每列中的缺失值进行求和，得到该列中缺失值的数量。

因此，`titanic.isnull().sum()` 的返回结果是一个 Series 对象，其中包含每列缺失值的数量。你可以使用这个结果来初步了解数据集中缺失值的情况，并根据需要对缺失值进行处理，比如删除缺失值、填充缺失值等。

需要注意的是，这里的 `titanic` 对象应该是指已经读取到 DataFrame 中的数据集对象，如果你使用的是 `pdtitanic` 对象来读取数据集，那么正确的命令应该是 `pdtitanic.isnull().sum()`。

相关问题

pdtitanic.isnull().sum()mean=titanic['age'].mean() print(mean) pdtitanic['age']=['age'].fillna(mean) pdtitanic.isnull().sum()

这段代码的作用如下：

1. 使用 `pdtitanic.isnull().sum()` 检查 Titanic 数据集中每个列的缺失值数量。
2. 使用 `mean=titanic['age'].mean()` 计算 Titanic 数据集中乘客年龄 `age` 列的平均值，并将结果保存到 `mean` 变量中。
3. 使用 `pdtitanic['age']=['age'].fillna(mean)` 将 `age` 列中的缺失值用平均值进行填充。
4. 再次使用 `pdtitanic.isnull().sum()` 检查填充后的数据集中每个列的缺失值数量。

需要注意的是，这段代码中存在一些错误：

1. 在第一行代码中，应该使用 `pdtitanic` 对象来检查缺失值数量，而不是 `titanic` 对象。因此，正确的命令应该是 `pdtitanic.isnull().sum()`。
2. 在第三行代码中，`['age']` 应该去掉，否则会出现语法错误。正确的代码应该是 `pdtitanic['age'].fillna(mean)`。

正确的代码如下：

# 检查原始数据中的缺失值数量
print(pdtitanic.isnull().sum())

# 计算乘客年龄的平均值
mean = pdtitanic['age'].mean()
print(mean)

# 将 age 列中的缺失值用平均值进行填充
pdtitanic['age'].fillna(mean, inplace=True)

# 检查填充后的数据中的缺失值数量
print(pdtitanic.isnull().sum())

注意，为了在原始数据集中进行修改，需要使用 `inplace=True` 参数来指定对原始数据进行修改，否则会得到一个新的 DataFrame 对象。

泰坦尼克tatanic.isnull().sum()

这个问题不是很清楚，我猜测你想问的是泰坦尼克号数据集中每列的缺失值数量。如果是这样，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
titanic = pd.read_csv('titanic.csv')

# 统计每列缺失值数量
num_missing = titanic.isnull().sum()

# 打印结果
print(num_missing)

运行结果会输出每列缺失值的数量。