import pandas as pd import numpy as np def process_nan_value(data): ''' 处理data中缺失值，有缺失值的特征为`Age`，`Cabin`，`Embarked`。 :param data: 训练集的特征，类型为DataFrame :return:处理好缺失值后的训练集特征，类型为DataFrame ''' #********* Begin *********# #********* End *********#

在 `process_nan_value` 函数中，我们需要处理训练数据中的缺失值。具体来说，我们需要处理 `Age`，`Cabin` 和 `Embarked` 这三个特征的缺失值，将它们替换为合适的值或删除对应的行。

下面是一种可能的实现方式：

import pandas as pd 
import numpy as np 

def process_nan_value(data):
    '''处理data中缺失值，有缺失值的特征为`Age`，`Cabin`，`Embarked`。
    :param data: 训练集的特征，类型为DataFrame
    :return:处理好缺失值后的训练集特征，类型为DataFrame
    '''
    # 对于 Age 特征，我们可以用中位数来填充缺失值
    data['Age'].fillna(data['Age'].median(), inplace=True)
    
    # 对于 Cabin 特征，缺失值太多，我们可以考虑删除这一列
    data.drop(columns=['Cabin'], inplace=True)
    
    # 对于 Embarked 特征，我们可以用众数来填充缺失值
    data['Embarked'].fillna(data['Embarked'].mode()[0], inplace=True)
    
    return data

注意，我们使用了 Pandas 的 `fillna` 方法来填充缺失值，使用了 `drop` 方法来删除 `Cabin` 特征列，使用了 `mode` 方法来计算 `Embarked` 特征的众数。同时，我们修改了原始数据，而不是创建了一个新的 DataFrame，这样可以避免额外的内存开销。