survived_age = data[data['survived'] == 1]['age'] not_survived_age = data[data['survived'] == 0]['age'] # 使用t检验验证两个样本之间的差异 t_stat, p_val = stats.ttest_ind(survived_age, not_survived_age, nan_policy='omit') # 输出结果 print('Mean age by survival:') print('Survived:', np.nanmean(survived_age)) print('Not survived:', np.nanmean(not_survived_age)) print('t-statistic:', t_stat) print('p-value:', p_val) Mean age by survival: Survived: 37.07602339181287 Not survived: 39.029143897996356 t-statistic: -1.7323274768521562 p-value: 0.08356210696764844

这段代码是用来分析 Titanic 数据集中不同生还状态下的乘客年龄均值，并使用 t 检验验证两个样本之间的差异。其中 survived_age 和 not_survived_age 分别表示生还和未生还样本中乘客的年龄，t_stat 和 p_val 分别表示 t 统计量和 p 值。在这个例子中，p 值为 0.08，大于通常使用的显著性水平 0.05，说明在这个数据集中，生还和未生还样本中乘客的年龄差异不是非常显著，即乘客年龄在生还和未生还中对生还状态影响不大。

相关问题

survived_rate = round(342/891, 2)

这段代码的作用是计算一个名为 `survived_rate` 的变量，该变量表示在 Titanic 数据集中，生还者的比例（即生还人数除以总人数）。

具体来说，代码执行的步骤如下：

1. `342/891` 计算生还者数量（342）除以总人数（891），得到生还者比例。
2. `round(..., 2)` 将上一步计算得到的生还者比例保留两位小数，并赋值给名为 `survived_rate` 的变量。

最终，`survived_rate` 的值为 0.38，即 Titanic 数据集中生还者的比例约为 38%。

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sum("count").over()用其他方式替换

如果您想使用其他方式替换 `sum("count").over()`，可以考虑使用 `groupBy` 和 `join` 操作将每个组的 count 数量总和计算出来。具体做法如下：

import org.apache.spark.sql.functions.{sum, col}

val total_count = survived_df.select(sum(col("count")).as("total_count")).collect()(0)(0).asInstanceOf[Long]
val pclass_survived_percent = pclass_survived_count.join(broadcast(lit(total_count)).as("total_count")).withColumn("percent", format_number(col("count") / col("total_count") * 100, 5))

这里，我们首先使用 `select` 和 `collect` 操作计算出 survived_df 中所有行的 count 数量总和。然后，使用 `join` 操作将每个组的 count 数量总和与 `pclass_survived_count` DataFrame 进行连接，并将连接结果存储在 `pclass_survived_percent` DataFrame 中。最后，使用 `format_number` 函数将每个组的百分比保留小数点后 5 位，并存储在新的列 "percent" 中。

需要注意的是，这种做法的优点是不需要使用窗口函数，因此性能可能会更好。但是缺点是需要进行额外的 `groupBy` 和 `join` 操作，可能会导致代码复杂度和维护成本的增加。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行选择。