Python第二次作业

一、读入titanic.xlsx文件，按照教材示例步骤，完成数据清洗。

titanic数据集包含11个特征，分别是：

Survived:0代表死亡，1代表存活
Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3)
Name:乘客姓名
Sex:乘客性别
Age:乘客年龄(有缺失)
SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)
Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)
Ticket:票号(字符串)
Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等)
Cabin:乘客所在船舱(有缺失)
Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)

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import pandas as pd titanic = pd.read_excel('D:\python/titanic.xlsx') titanic.head()

　　

二、对titanic数据集完成以下统计操作

1.统计乘客死亡和存活人数

1 2	sc = titanic['survived'].value_counts() print("乘客存活:{},乘客死亡:{}".format(sc[1],sc[0]))

　　

2.统计乘客中男女性别人数

1 2	sex = titanic['sex'].value_counts() print("乘客中男性:{},乘客中女性:{}".format(sex["male"],sex["female"]))

　　

 

 

3.统计男女获救的人数

1	titanic['sex'][titanic['survived']==1].value_counts()

　　

 

 

4.统计乘客所在的船舱等级的人数

1 2	pclass = titanic['pclass'].value_counts() print("乘客所在的船舱等级是1的人数为：{}\n乘客所在的船舱等级是2的人数为：{}\n乘客所在的船舱等级是3的人数为：{}".format(pclass[1],pclass[2],pclass[3]))

　　

 

 

5.使用corr（）函数，判断两个属性是否具有相关性，分析舱位的高低和存活率的关系

1	print("舱位高低和存活率的关联性为",titanic[u'survived'].corr(titanic[u'pclass']))

　　

 

 

6.画出乘客票价与舱位等级的箱体图Boxplot，从图中能够得到哪些结论？

titanic.boxplot(['fare'],['pclass'],grid = False)