import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def student(): train = pd.read_csv('Task1/diabetes_null.csv', na_values=['#NAME?']) train['Insulin'] = train['Insulin'].fillna(100) train['SkinThickness'] = train['SkinThickness'].fillna(train['SkinThickness'].median()) train['BloodPressure'] = train['BloodPressure'].fillna(train['BloodPressure'].median()) train['BMI'] = train['BMI'].fillna(train['BMI'].mean()) train['Glucose'] = train['Glucose'].fillna(train['Glucose'].mean()) #********* Begin *********# plt.figure(figsize=(10,10)) x=pd.Series(train['Age']) count=x.value_counts() count.plot(kind='bar') plt.savefig("Task1/img/T1.png") plt.show() #********* End *********#

这段代码是一个函数，主要功能是处理缺失值并绘制一个柱状图。具体来说，它读取了一个名为“diabetes_null.csv”的CSV文件，并将其中的“Insulin”列中的缺失值填充为100，将“SkinThickness”列中的缺失值填充为该列的中位数，将“BloodPressure”列中的缺失值填充为该列的中位数，将“BMI”列中的缺失值填充为该列的均值，将“Glucose”列中的缺失值填充为该列的均值。然后，它绘制了一个柱状图，显示了数据集中每个年龄的人数，并将图像保存到名为“T1.png”的文件中。最后，函数在控制台中显示了该图像。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

这段代码是用于引入numpy、pandas和matplotlib.pyplot库。numpy是一个用于数值计算的库，pandas是一个用于数据分析的库，matplotlib.pyplot是一个用于绘制图表的库。

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")读入后怎么取字段

你可以使用 Pandas 的 `loc` 或 `iloc` 方法来取出 DataFrame 中的特定字段。具体而言，`loc` 方法可以通过列名来取出字段，而 `iloc` 方法可以通过列的索引来取出字段。以下是两种方法的示例：

假设你要取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段，其中 `sale` 字段在第 2 列，`date` 字段在第 3 列，你可以这样做：

使用 `loc` 方法：

# 通过列名取出字段
df_new = df.loc[:, ["sale", "date"]]

使用 `iloc` 方法：

# 通过列的索引取出字段
df_new = df.iloc[:, [1, 2]]

上述代码中，`df_new` 就是取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段后得到的新 DataFrame。其中 `:` 表示取出所有行，`["sale", "date"]` 或 `[1, 2]` 表示取出第 2 列和第 3 列。你可以根据实际需要修改这些代码。