企鹅探索者
本课属于 Coddy Machine Learning 学习旅程的“数据与图表”单元。第 60 课，共 60 课。
一个野外考察队在南极洲测量了 100 只、分属 3 个物种的企鹅。penguins.csv 中每只企鹅占一行，其中有些单元格为空：pandas 会将它们读取为 NaN。
它的列包括：species、island、bill_length_mm、bill_depth_mm、flipper_length_mm、body_mass_g 和 sex。
哪种测量值能帮助识别物种？团队将各物种的数据分布叠加在一起，例如下面的喙长：
阿德利企鹅的喙很突出。你的程序可以针对任何测量指标绘制这张图表。
挑战
困难程序会读取一个列名。
- 读取
penguins.csv，打印企鹅的数量，以及该列中缺失值的数量。 - 删除所有有缺失值的行，并打印保留的行数。
- 在同一张图表中，遍历各个物种：打印每个物种该列的平均值（保留 1 位小数，使用
round），并绘制其直方图，使用bins=8、alpha=0.5，并将物种名称设为标签。 - 使用列名作为图表标题，将 y 轴标签设为
Penguins，并添加图例。
对于 bill_length_mm，完整输出如下：
Penguins: 100
Missing bill_length_mm: 2
Kept after cleaning: 94
Adelie: 38.9
Chinstrap: 50.0
Gentoo: 46.9
Charts drawn: 1
Title: bill_length_mm
Y label: Penguins
Histograms: 3
Histogram Adelie: 8 bars, counts [4, 1, 7, 4, 7, 8, 7, 4]
Histogram Chinstrap: 8 bars, counts [1, 2, 5, 2, 5, 4, 0, 1]
Histogram Gentoo: 8 bars, counts [1, 4, 9, 7, 3, 5, 1, 2]
See-through bars: yes
Legend: Adelie, Chinstrap, Gentoo亲手试试
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
species = ["Adelie", "Chinstrap", "Gentoo"]
column = input()
# 在下方编写你的代码
自我测试这节课包含一个小测验。开始学习即可作答，并记录你的进度。
数据与图表中的所有课
自己练习： Python 在线编译器