3.统计淋巴细胞计数、白细胞计数、血小板计数的平均值 15 4.统计不同性别人群的血小板计数的平均值 15 5.统计不同性别和是否吸烟统计细胞计数、白细胞计数、血小板计数的平均值 6.绘制以上分组数据的折线图

对于这三个需求，我们可以继续使用pandas库来处理。

1. 统计淋巴细胞计数、白细胞计数、血小板计数的平均值，假设这些列名为Lymphocytes, White_Blood_Cells 和 Platelets：

   average_cell_counts = df[['Lymphocytes', 'White_Blood_Cells', 'Platelets']].mean()

2. 对于不同性别的血小板计数平均值：

   average_platelets_by_gender = df.groupby('性别')['Platelets'].mean()

3. 统计不同性别和是否吸烟的细胞计数、白细胞计数、血小板计数的平均值：

   avg_counts_by_gender_smoking = df.groupby(['性别', '是否吸烟'])[['细胞计数', '白细胞计数', '血小板计数']].mean()

4. 绘制这些分组数据的折线图，可以使用matplotlib库：
- 淋巴细胞、白细胞和血小板的三个平均值折线图：

     average_cell_counts.plot(kind='line')

- 性别对血小板计数的折线图：

     average_platelets_by_gender.plot(kind='line')

- 性别和吸烟状态的三者平均值折线图（需要根据绘图库的具体API调整）：

     avg_counts_by_gender_smoking.unstack().plot(kind='line')

请注意，上述代码都需要替换为你实际的数据集df，并且需要安装matplotlib库以便创建图表。