Python-сообщество

 data_train = pd.read_csv('data/train.csv')
data_test = pd.read_csv('data/test.csv')
# Делаем замену пола: 0 - женский, 1 - мужской
data_train['Sex'] = np.where(data_train['Sex'] == 'female', 0, 1)
data_test['Sex'] = np.where(data_test['Sex'] == 'female', 0, 1)
# Объединяем два dataframe из двух выборок тестовой и тренировочной
# для получения усредненных результатов
data = pd.concat([data_train, data_test], axis=0).groupby('PassengerId').sum()
# Получаем медиану возраста для двух групп пассажиров: мужчины, женщины
median_age_male = data[data.Sex == 1]['Age'].median()
median_age_female = data[data.Sex == 0]['Age'].median()
data_age_new_man = data_train[data_train.Sex == 1][['PassengerId', 'Age']].copy()
data_age_new_woman = data_train[data_train.Sex == 0][['PassengerId', 'Age']].copy()
data_age_new_man['Age'].fillna(median_age_male, inplace=True)
data_age_new_woman['Age'].fillna(median_age_female, inplace=True)
data_age_new = pd.concat([data_age_new_man, data_age_new_woman], axis=0).groupby('PassengerId').sum()
# Получаем тренировочную выборку с непустыми полями возраста
data = pd.concat([data_train, data_age_new], axis=0).groupby('PassengerId').median()

 >>> data_train = pd.read_csv('train.csv')
>>> data_test = pd.read_csv('test.csv')
>>> data = pd.concat([data_train, data_test], axis=0)
>>> mean_age = data.groupby('Sex')['Age'].mean()
>>> data['Age'].fillna(data['Sex'].map(mean_age), inplace=True)

 data_train = pd.read_csv('data/train.csv')
data_test = pd.read_csv('data/test.csv')
data = pd.concat([data_train, data_test], axis=0)
median_age = data.groupby('Sex')['Age'].median()
data_train['Age'].fillna(data_train['Sex'].map(median_age), inplace=True)