使用Seaborn库中的函数，对泰坦尼克号幸存者数据“titanic”进行数据分析与可视化。3）利用Seaborn绘制年龄的直方图和密度图。7）对年龄进行分级，分开老人和小孩的数据。4）显示登船地点（S,C,Q）的人数。6）基于性别，绘制乘客年龄分布箱线图。2）用年龄的均值进行缺失值的填充。5）用柱状图可视化乘客的性别分布。1）查看有无缺失值。

（1）读取testdata文件，利用agg函数统计数据中‘淋巴细胞计数’的和与均值、‘白细胞计数’的和与均值。（将数据按照性别和是否抽烟进行分组，查看分组后小费的情况）（3）分析男性顾客与女性顾客谁更慷慨。（将数据按照性别进行分组，查看分组后小费的情况）（4）分析日期与小费之间的关系。（将数据按照星期分类，查看分类后的小费情况）（3）同时输出淋巴细胞计数的均值、血小板计数的均值与标准差。（2）将列

如果我们只关心星巴克咖啡门店，则只需获取星巴克中Brand的数据集，并查看全世界一共有多少家星巴克门店。有一组关于全球星巴克门店的统计数据directory.csv，分析了在不同国家和地区以及中国不同城市的星巴克门店的数量。（2）查看全世界一共有多少个国家和地区开设了星巴克门店，显示门店数量排名前10和后10的国家和地区。（4）用柱状图绘制排名前10的分布，并在图中标注出星巴克门店数量最多的城市。

读取iris数据集中鸢尾花的萼片、花瓣长度数据（已保存为csv格式），并对其进行排序、去重，并求出和、累计和、均值、标准差、方差、最小值、最大值。（2）查看鸢尾花数据集中有几种花瓣长度。（首先提取所有数据的花瓣长度，然后进行去重）2.获取数据:可利用csv模块进行读取，也可用其他方法进行读取。（3）求数据中花瓣长度的和，均值，方差，最小值及最大值。3.数据清理：对读取的数据进行处理（将索引号去掉等

这学期开了门课是python数据分析和可视化，今天第一次实验课主要是复习了一下python基础和常用的一些操作。

读取iris数据集中鸢尾花的萼片、花瓣长度数据（已保存为csv格式），并对其进行排序、去重，并求出和、累计和、均值、标准差、方差、最小值、最大值。（2）查看鸢尾花数据集中有几种花瓣长度。（首先提取所有数据的花瓣长度，然后进行去重）2.获取数据:可利用csv模块进行读取，也可用其他方法进行读取。（3）求数据中花瓣长度的和，均值，方差，最小值及最大值。3.数据清理：对读取的数据进行处理（将索引号去掉等