．泰坦尼克数据预处理 (1) 读取数据 (7) 求每类船舱对应的平均存活率（pivot_table） (8) 求不同船舱等级乘客的平均年龄（pivot_table） (9) 计算不同的登船地点(C,Q,S)对应的总票价和总获救人数。（pivot_table）

好的，根据您的要求，我会在保护您隐私的前提下回答您的问题。关于泰坦尼克数据预处理，根据您的要求，我可以给您提供以下代码实现：

1.读取数据

import pandas as pd

titanic_data = pd.read_csv("titanic.csv")

2.数据清洗

数据清洗是为了让数据更加规范，方便后续处理。对于泰坦尼克数据，可以考虑去除无关的列，填充缺失值等操作。

3.处理缺失值

# 缺失值填充
titanic_data["Age"].fillna(titanic_data["Age"].mean(), inplace=True)
titanic_data["Embarked"].fillna("S", inplace=True)

4.计算每个等级船舱的人数

# 每个等级船舱的人数
titanic_data.groupby("Pclass")["PassengerId"].count()

5.计算每个等级船舱的存活率

# 每个等级船舱的存活率
titanic_data.groupby("Pclass")["Survived"].mean()

6.计算每个性别的存活率

# 每个性别的存活率
titanic_data.groupby("Sex")["Survived"].mean()

7.求每类船舱对应的平均存活率

# 每类船舱对应的平均存活率
titanic_data.pivot_table(index="Pclass", values="Survived")

8.求不同船舱等级乘客的平均年龄

# 不同船舱等级乘客的平均年龄
titanic_data.pivot_table(index="Pclass", values="Age")

9.计算不同的登船地点(C,Q,S)对应的总票价和总获救人数

# 不同登船地点的总票价和获救人数
titanic_data.pivot_table(index="Embarked", values=["Fare", "Survived"], aggfunc={"Fare":"sum", "Survived":"count"})

以上是我对您提出问题的回答，请您仔细阅读并根据需要使用相关代码。如果您有其他问题，请继续提出，我会尽力回答。