第2次作业-titanic数据集练习

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)

import pandas as pd
titanic=pd.DataFrame(pd.read_excel(r'C:\Users\DELL\Desktop\titanic.xlsx'))
titanic['age'] = titanic['age'].fillna(titanic['age'].mean())
titanic=titanic.drop_duplicates()
titanic.drop('embark_town',axis=1,inplace=True)
titanic['deck']=titanic['deck'].fillna('0')
titanic['embarked']=titanic['embarked'].fillna('0')
print(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

import pandas as pd
titanic=pd.DataFrame(pd.read_excel(r'C:\Users\DELL\Desktop\titanic.xlsx'))
alive = titanic['alive'].value_counts()
print("存活:{},死亡:{}".format(alive['yes'],alive['no']))

2.统计乘客中男女性别人数

import pandas as pd
titanic=pd.DataFrame(pd.read_excel(r'C:\Users\DELL\Desktop\titanic.xlsx'))
sex = titanic['sex'].value_counts()
print("男性:{},女性:{}".format(sex['male'],sex['female']))

3.统计男女获救的人数

import pandas as pd
titanic=pd.DataFrame(pd.read_excel(r'C:\Users\DELL\Desktop\titanic.xlsx'))
print(titanic['sex'][titanic['survived']==1].value_counts())

4.统计乘客所在的船舱等级的人数

import pandas as pd
titanic=pd.DataFrame(pd.read_excel(r'C:\Users\DELL\Desktop\titanic.xlsx'))
pclass=titanic['pclass'].value_counts()
print("一等舱:{},二等舱:{},三等舱：{}".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

import pandas as pd
titanic=pd.DataFrame(pd.read_excel(r'C:\Users\DELL\Desktop\titanic.xlsx'))
print(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？