pandas如何在excel中进行age分组并计算不同组age与生还率之间相关性系数

首先，需要使用pandas读取Excel文件中的数据。可以使用`pandas.read_excel()`方法读取Excel文件。然后，使用`pandas.cut()`方法将年龄(age)分组。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将年龄分组
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=[0, 18, 30, 50, 100], labels=['0-18', '18-30', '30-50', '50+'])

接下来，需要计算每个年龄组的生还率。可以使用`pandas.groupby()`方法按照年龄组(group)进行分组，然后计算每个组中的生还率。

# 计算每个年龄组的生还率
survival_rates = df.groupby('age_group')['survived'].mean().reset_index()
survival_rates.rename(columns={'survived': 'survival_rate'}, inplace=True)

最后，计算不同年龄组的生还率与年龄之间的相关性系数。可以使用`pandas.DataFrame.corr()`方法计算相关性系数。

# 计算不同年龄组的生还率与年龄之间的相关性系数
correlation_matrix = df.groupby('age_group').agg({'survived': 'mean', 'age': 'mean'}).corr()
correlation_coefficient = correlation_matrix.loc['survived', 'age']

其中，`correlation_coefficient`即为所求的相关性系数。