第八课：案例分析 - 泰坦尼克数据
本节课将重点分析泰坦尼克号沉船事故，我们将探索是什么因素决定了最后是否生还。
我们将前面课程所学过的知识点融会贯通，举一反三。
新增知识点：
缺失值处理：pandas中的fillna()方法数据透视表：pandas中的pivot_table函数
3、分析哪些因素会决定生还概率
上节课列出来的因素包括舱位／性别／年龄，和它们的组合情况，对生还概率的影响。
我们的步骤是这样的：
Step1 : 数值统计计算：分组运算 df.groupby( )
数据透视表 df.pivot_table( )
Step2 : 可视化图表：seaborn.FacetGrid( ).map( ) 绘图
Step3 ：结论
舱位和性别是两个分类变量，而年龄是数值变量，对于数值变量，将会使用Pandas的函数，将这样一个连续性的变量离散化，从而把它变成一个分类变量，以便进一步分析。
3-1 舱位与生还概率
计算每个舱位的生还概率
用 Pclass进行分类，然后使用聚合函数mean 的方法，就得到不同舱位生还的概率。
通过这个统计可以得出，头等舱的生还概率最大，有63%，生还率随舱位的降低而递减。同学们纷纷得出结论：我们一定要学好Python努力赚钱坐头等舱啊！不要连小命都危险重重啊！
接下来我们看看今天学习的新知识点，用不同的方法得出同样结果，替代掉groupby：
参数values指定的是要计算的值，这里是生还情况 Survived。
index 指的是这张将要生成的表的索引结构，也表示使用 Pclass 舱位数据来进行分类 。
加上聚合函数 aggfunc，这里使用 numpy 中的平均值 mean，来按照舱位数据进行分类，求 Survived 这一列的平均值。
两种方法得到同样的结果。这是得到的数据，接下来要看的是，基于数据的基础，绘制可视化图形，便于观察分析。
绘制舱位和生还概率的条形图
我们使用的是barplot函数，传递的数据是原始数据，然后设置横坐标和纵坐标。条形图的横坐标是1/2/3表示三个舱位，纵坐标是Survived这列的平均值，按照舱位进行分类之后的均值。
我们这里观察可以发现，seaborn非常适合做统计图表，因为能直接显示纵坐标的均值。图中有三根竖线，其实y轴给的是Survived均值的点估计，竖线表示95%置信区间的范围，也就是说，这个均值有可能95%的情况落在这个范围中。要是我们不需要这个置信区间，也可以设置掉，用ci=None。
其实这里我不是很明白“点估计”和“置信区间（音译）”到底是什么，但是看起来好像没有其他知识点重要，忽略掉吧。
结论：头等舱的生还概率最大，其次是二等舱，三等舱的概率最小。
3-2 性别与生还概率
首先我们用groupby将数据按性别分组，然后求得生还概率。
values 代表要计算的列，是 Survived 这一列。按 Sex 性别进行分类，使得结果数据中的行索引是 Sex，然后使用 numpy 中的 mean 函数来求得均值。
两种方法求得同样的结果：男性生还率是18.9%，女性是74.2%。女性生还的概率远远高出男性的。
然后我们绘制图表来显示结果：
这就是图表和数字的差距啊！！！可视化！什么叫可视化！！！一下就能看出来明显的对比！
结论：女性幸存概率远远大于男性!
3-3 综合考虑舱位和性别的因素，与生还概率的关系
首先计算不同舱位不同性别的人的生还概率，和上面一样，有两种方法。
groupby 这里有两个变量，所以用列表的形式（也就是中括号），将变量传递给 groupby。同样，为了计算生还概率，用 mean 的方法来求得每一组的生还概率。
我们看到输出有两个索引，一个是舱位，一个是性别。可以看到在头等舱和二等舱的生还率中，女性的概率非常高，都超过了90%，三等舱的女性生还率只有50%，这个差距也是很大的。不管在哪个舱位来说，女性的生还概率还是远高于男性的。
这里的 values 还是 Survived。这里的 index 就有点不同了，因为这里是两个因素，最后的结果是一个二重的索引，所以此处也要像上面一样弄成一个列表，表示将两个数据同时传递给 index，然后设置聚合的函数是 numpy 的均值。
这上面是 pivot_table 用二重索引的方法进行输出，其实 pivot_table 还有另外一种方法可以显示结果的：
这里设置的 index 代表行索引是舱位。columns='Sex' 设置的是这个数据的列索引是性别，分为女性和男性。这里就体现了pivot_table 和 groupby 方法的差异了，pivot_table 表现得更灵活，它可以自由地设定表格的格式。
有了数据，我们来绘制图表。
这个图是按照第一种情况下按不同生还概率绘制的直方图。
下图将展示用性别 Sex 进行分组的直方图，用的是 hue 方法，得到的是同时考虑舱位和性别两个数据的数据图了。
在这个图中就很明显可以看出，不管在哪个舱位中，女性的生还率都远远大于男性。随着舱位的下降，生还率也在降低。
除了直方图，我们还可以绘制折线图。设置的参数内容和上面的直方图barplot是一样的。
这个绘图函数自动帮我们进行了均值的计算，这个可以观察此处的Y轴。
这两个图（直方图，折线图）表达的结果是一样的，只是表现形式不一样。
结论：在各个舱位中，女性的生还概率都远大于男性。一二等舱的女性生还率接近，且远大于三等舱。一等舱的男性生还率大于二三等舱，二三等舱的男性生还率接近。
作业8-2：
分别使用 groupby 和 pivot_table, 计算在不同舱位中男女乘客的人数。（提示，使用count）
来来来，这次展示一下我做（抄）的作业：
上面老师讲了那么久生还概率，做作业的时候看到乘客，我就还是想生还的数据，再想想审题不对啊，然后看 PassengerID，有点蒙圈。自己操作的最后一步是舱位和性别，没有 Name，得出的结果只有两个数，一个是男性一个女性的数字，没有舱位的分类。所以其实我自己的操作是错误的，上图才是正确演示。
输出没有错误提醒的时候，我是轻易放过去的，到了方法二，就被卡住了。前面老师讲了挺多次 values=‘Name’ 的意思，但是这里我不知道 values 要赋值什么呢？然后就不假思索去作业区偷看同学们的答案了：竟然是 Name！为什么我不知道还有这一列数据！？后面的 aggfunc='count' 竟然是要引号引起来的！这怎么是一个字符串呢，我的理解就是一个操作性的词汇啊，有魔法的那种，因为前面的例子是 aggfunc=np.mean 啊，这里的 mean 是没有引号的！
好吧，这节课特别长，加料全家桶。。。后面还有三小节的内容，将会在一篇文章汇总，不然第八课一节课就5篇文章也太夸张了。