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)

数据清洗

1、读入文件，并显示前5行

import pandas as pd 
titanic=pd.DataFrame(pd.read_excel('E:/Python/数据文件/titanic.xlsx'))
titanic.head()

2、删除无效列与行

#删除无效列与行
titanic.drop('embark_town',axis=1,inplace=True)
titanic.head()

3、重复值处理

#查找重复值
titanic.duplicated()

  

#删除重复行
titanic=titanic.drop_duplicates()
titanic.head()

4、空值与缺失值处理

#统计空值的个数
titanic['who'].isnull().value_counts()

#使用fillna方法填充为man
titanic['who']=titanic['who'].fillna('man')
titanic.head()

#为age字段的空值填充平均值
titanic['age']=titanic['age'].fillna(titanic['age'].mean())
titanic.head()

5、空格处理

titanic['fare'] = titanic['fare'].map(str.strip)#删除数据两边空格
titanic['fare'] = titanic['fare'].map(str.lstrip)#删除数据左边空格
titanic['fare'] = titanic['fare'].map(str.rstrip)#删除数据右边空格

6、异常值处理

#查看DataFrame每栏的统计数据
titanic.describe()

#将异常值替换成平均值
titanic.replace([512.329200],titanic['fare'].mean())

  

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

titanic.survived.value_counts()

2.统计乘客中男女性别人数

titanic.sex.value_counts()

3.统计男女获救的人数

titanic['sex'][titanic['survived']!=0].value_counts()

4.统计乘客所在的船舱等级的人数

titanic['class'].value_counts()

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

titanic['survived'].corr(titanic['pclass'])

所得的结果是负数，舱位的高低与存活率呈现负相关，舱位越高，存活率越低

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'])

三个舱位都存在异常值，舱位1的票价的中位数,极大值>舱位2的票价的中位数，极大值>舱位3的票价的中位数,极大值