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seaborn.heatmap
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pandas.info(): 获得列信息，包括列名，个数和数据类型
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pandas.drop('Cabin', axis=1, inplace=True)：删除指定列，axis=1，表示删除列，
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pandas.head():查看前6行数据，显示列名和6行数据
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pandas.isnull().sum()：统计列中含有空数据的总数
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pandas.notnull().sum()：统计列中含有非空数据的总数，命令行显示
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pandas.dropna(inplace=True)：删除含有空数据的行
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pandas.drop(['Sex', 'Embarked', 'Name', 'Ticket', 'PassengerId'], axis=1, inplace=True)：删除指定列数据且原地替换
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predictors = train.drop(['Survived'], axis=1)：删除指定列，并赋值给predictors，获得有效的数据
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train = pd.concat([train, sex, embark], axis=1)：将指定的三个数据合并，增加列的数据
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（pandas）test[test['Fare'].isnull()]:显示测试数据test中'Fare'列中的空行，这样可以看到Fare之外的信息
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test.at[152,'Fare'] = 50：对152行中的'Fare'列设置数据
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pd.get_dummies(train['Sex'], drop_first=True):获得train数据‘Sex’列中dummy数据，并且丢弃第一列。数据太多造成算力负担，去掉第一列完全可以表示数据。
