我正在努力做到这一点，以便当我在picherWheel上选择船主时，我会在tableView中显示他们的船。目前，我正在通过在选择器上提供带有if-else系列的NSMutableArray来做到这一点，就像这样-(void)updatePicker{NSString*boatsFromOwner=[boatOwnersobjectAtIndex:[shipOwnersselectedRowInComponent:0]];boatsForOwner=[[NSMutableArrayalloc]init];if([boatsFromOwnerisEqualToString:@"Owner

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns1.数据导入In [2]:train_data=pd.read_csv(r'../老师文件/train.csv')test_data=pd.read_csv(r'../老师文件/test.csv')labels=pd.read_csv(r'../老师文件/label.csv')['Survived'].tolist()In [3]:train_data.head()Out[3]:PassengerIdSurvivedPclassNameSex

文章目录数据集介绍导入数据集info()显示数据类型和是否缺失describe()数据描述性统计数据可视化-探索性分析EDA填充缺失值之后的可视化类别变量的相关关系数据集介绍这个数据集是基于泰坦尼克号中乘客逃生的，泰坦尼克号出事故，船上的乘客的一些信息被记录在这张表中。现在要根据这个数据预测这个人能否获救。共有891个样本。数据集属性属性含义PassengerId乘客IDSurvived获救情况（1为获救，0为未获救）Pclass船舱等级(1/2/3等舱位)Name乘客姓名

我一直在努力如何在R中执行逻辑回归R-Blogger的教程，数据从KaggleTitanic挑战用来。可以找到与帖子中所有代码的要点这里.培训数据集中存在缺少数据：该数据集中包括891名乘客的数据（891行），而177个丢失了Age值：typemissingmethodmodelPassengerIdcontinuous0Survivedbinary0Pclassordered-categorical0Nameunordered-categorical0Sexbinary0Agecontinuous177ppdlinearParchcontinuous0Ticketunordered-cate