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上一节课介绍了 Pandas 的基本用法，这一章节我们通过对 “泰坦尼克号” 幸存者进行数据分析，来进一步的学习 pandas。
titanic_train.csv
网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1hGc19QAGV6H-hDtOdz-GpQ 提取码：sgu8
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数据简介：
PassengerId:乘客ID
Survived:是否获救，用1和Rescued表示获救,用0或者not saved表示没有获救
Pclass:乘客等级，“1”表示Upper，“2”表示Middle，“3”表示Lower
Name:乘客姓名
Sex:性别
Age:年龄
SibSp:乘客在船上的配偶数量或兄弟姐妹数量)
Parch:乘客在船上的父母或子女数量
Ticket:船票信息
Fare:票价
Cabin:是否住在独立的房间，“1”表示是，“0”为否
embarked:表示乘客上船的码头距离泰坦尼克出发码头的距离，数值越大表示距离越远
首先读入 数据
import pandas as pdimport numpy as nptitanic_survival = pd.read_csv("titanic_train.csv")titanic_survival.head() #查看前几行数据
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在 pandas 中，使用 NaN 表示数据为空，表示数据缺失
使用 .isnull()函数判断一列数据是否为空
age = titanic_survival["Age"]age_is_null = pd.isnull(age)print(age_is_null)
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查看空数据情况
age_null_true = age[age_is_null]print (
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