Python第二次作业-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)

 

二、对titanic数据集完成以下统计操作

1 import pandas as pd
2 titanic=pd.DataFrame(pd.read_excel(r'C:\Users\刘泽霖\Desktop\数据文件\titanic.xlsx'))
3 titanic

Python第二次作业-titanic数据集练习_第1张图片

 

 

1.统计乘客死亡和存活人数

1 sc = titanic['survived'].value_counts()
2 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

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

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]))

Python第二次作业-titanic数据集练习_第2张图片

 

 

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?

1 titanic.boxplot(['fare'],['pclass'])

 

 答:票价和舱位等级越高,波动越大。

你可能感兴趣的:(Python第二次作业-titanic数据集练习)