解释每一行df.info() total_survived_sum = df['Survived'].sum() total_nosurvived_sum =891 - df['Survived'].sum() print("幸存者为%d,遇难者为%d"%(total_survived_sum,total_nosurvived_sum))

当你调用 `df.info()` 时，它会显示Pandas DataFrame的基本信息，如列数、列名称、每个列中非空数据的数量、数据类型等等。

`total_survived_sum = df['Survived'].sum()` 这行代码将幸存者的总数计算为数据框df中'Survived'列中所有值为1的行的数量之和。

`total_nosurvived_sum =891 - df['Survived'].sum()` 这行代码将遇难者的总数计算为数据框df中'Survived'列中所有值为0的行的数量之和。由于总人数是固定的891，因此我们可以通过891减去幸存者的总数得到遇难者的总数。

最后，`print("幸存者为%d,遇难者为%d"%(total_survived_sum,total_nosurvived_sum))` 这行代码将幸存者和遇难者的总数打印出来。`%d` 是一个占位符，代表整数类型的数据，后面的 `(total_survived_sum,total_nosurvived_sum)` 则是用于填充这些占位符的数据。