Load the CSV file into a DataFrame

df = pd.read_csv('/root/titanic.csv')

Display the first few rows of the DataFrame to get an overview

df.head()

Observation:

PassengerId Survived Pclass \ 0 1 0 3
1 2 1 1
2 3 1 3
3 4 1 1
4 5 0 3

                                            Name     Sex   Age  SibSp  \

0 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1
1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... female 38.0 1
2 Heikkinen, Miss. Laina female 26.0 0
3 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) female 35.0 1
4 Allen, Mr. William Henry male 35.0 0

Parch Ticket Fare Cabin Embarked
0 0 A/5 21171 7.2500 NaN S
1 0 PC 17599 71.2833 C85 C
2 0 STON/O2. 3101282 7.9250 NaN S
3 0 113803 53.1000 C123 S
4 0 373450 8.0500 NaN S

该文件包含了以下字段：

PassengerId：乘客的ID。 Survived：乘客是否幸存（'survived' 的值为0表示未幸存，1表示幸存）。 Pclass：乘客的船票等级（1 = 1st, 2 = 2nd, 3 = 3rd）。 Name：乘客的名字。 Sex：乘客的性别（'male' 表示男性，'female' 表示女性）。 Age：乘客的年龄。 SibSp：乘客的船上兄弟姐妹/配偶的数量（如果有的话）。 Parch：乘客的家长/子女的数量（如果有的话）。 Ticket：乘客的船票号码。 Fare：乘客的船票价格。 Cabin：乘客的船舱号码。 Embarked：乘客上船的港口（C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton）。从上面显示的数据看，第一行是列的描述，接下来的行是乘客的具体数据。

请问你想要进行哪些分析或操作？

分析一下不同船票等级的生存概率

好的，我会计算不同船票等级（船票号码的前两位）乘客的生存概率。

Drop the first row which is the header

df = df.drop(0)

Group the data by Pclass and calculate the survival probability

survival_probability = df.groupby('Pclass')['Survived'].mean()

survival_probability

Observation:

Pclass 1 0.629630 2 0.472826 3 0.242857 Name: Survived, dtype: float64

不同船票等级的生存概率如下：

1st class: 生存概率约为 0.629630 2nd class: 生存概率约为 0.472826 3rd class: 生存概率约为 0.242857 从生存概率的角度来看，1st class 的乘客更有可能生存下来，而 3rd class 的乘客则相对 less likely。

Code Interpreter非常强大，大家也想通过这个功能应用于本地场景，做一些简单的分析，目前有提供了tool的微调脚本和数据构建，能不能提供Code Interpreter类似微调脚本，多谢。最好以上述的分析案例，举一个例子。

Motivation / 动机

希望能够加强开源模型对抗openai的机会

Your contribution / 您的贡献

无

THUDM / ChatGLM3

希望能够提供一个Code Interpreter的微调数据源案例和微调脚本 #269

Feature request / 功能建议