数据分析-pandas 基础（二）分析泰坦尼克号数据
上一节课介绍了 Pandas 的基本用法，这一章节我们通过对 “泰坦尼克号” 幸存者进行数据分析，来进一步的学习 pandas。
titanic_train.csv
网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1hGc19QAGV6H-hDtOdz-GpQ 提取码：sgu8
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数据简介：
- PassengerId:乘客ID
- Survived:是否获救，用1和Rescued表示获救,用0或者not saved表示没有获救
- Pclass:乘客等级，“1”表示Upper，“2”表示Middle，“3”表示Lower
- Name:乘客姓名
- Sex:性别
- Age:年龄
- SibSp:乘客在船上的配偶数量或兄弟姐妹数量）
- Parch:乘客在船上的父母或子女数量
- Ticket:船票信息
- Fare:票价
- Cabin:是否住在独立的房间，“1”表示是，“0”为否
- embarked:表示乘客上船的码头距离泰坦尼克出发码头的距离，数值越大表示距离越远
首先读入 数据
import pandas as pd
import numpy as np
titanic_survival = pd.read_csv("titanic_train.csv")
titanic_survival.head() #查看前几行数据
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在 pandas 中，使用 NaN 表示数据为空，表示数据缺失
使用 .isnull()函数判断一列数据是否为空
age = titanic_survival["Age"]
age_is_null = pd.isnull(age)
print(age_is_null)
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查看空数据情况
age_null_true = age[age_is_null]
print (age_null_true)
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上图显示出，Age 这一列 ，长度 177， 数据类型 float64
也可以直接使用len()来判断长度
age_null_count = len(age_null_true)
print(age_null_count)
>>> 177
在我们处理数据过程中，如果数据中包含 nan 会导致计算出错，下面来演示计算泰坦尼克号幸存者的平均年龄
mean_age = sum(titanic_survival["Age"]) / len(titanic_survival["Age"])
print (mean_age)
>>>nan
如上所示，在计算之前我们需要过滤掉空数据
good_ages = titanic_survival["Age"][age_is_null == False]
print (good_ages)
我们知道第 888 号数据为空，下图第888号数据被过滤
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过滤掉空数据，再计算均值：
correct_mean_age = sum(good_ages) / len(good_ages)
print (correct_mean_age)
>>> 29.69911764705882
我们也可以使用.mean()来计算均值，可以过滤空数据
correct_mean_age = titanic_survival["Age"].mean()
print (correct_mean_age)
>>>29.69911764705882 #结果和上式相同
一共有3个种类的舱位，下面计算每种舱位的平均价格
passenger_classes = [1, 2, 3]
fares_by_class = {}
for this_class in passenger_classes:
pclass_rows = titanic_survival[titanic_survival["Pclass"] == this_class]
pclass_fares = pclass_rows["Fare"]
fare_for_class = pclass_fares.mean()
fares_by_class[this_class] = fare_for_class
print (fares_by_class)
>>> {1: 84.1546875, 2: 20.662183152173913, 3: 13.675550101832993}
计算 3 个舱位的生还概率，可以使用 .pivot_table(index, values, aggfunc)方法
index：索引列
values：目标列（待计算）
aggfunc：使用的方法
我们先看一下原表，0 代表死亡，1 代表生还，Pclass 舱位等级，分 1 ，2， 3 三个等级的舱位，以 Pclass 为索引，以 Survived 为值，计算生还概率
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passenger_survival = titanic_survival.pivot_table(index="Pclass", values='Survived', aggfunc=np.mean)
print(passenger_survival)
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舱位选择的平均年龄
passenger_age = titanic_survival.pivot_table(index="Pclass", values="Age")
print(passenger_age)
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以 上船距离为索引，费用和生还人数为值
port_stats = titanic_survival.pivot_table(index="Embarked", values=["Fare","Survived"], aggfunc=np.sum)
print(port_stats)
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令 axis=1 或者 axis=‘columns’，可以删除 含有 null 的列
drop_na_columns = titanic_survival.dropna(axis=1)
new_titanic_survival = titanic_survival.dropna(axis=0,subset=["Age", "Sex"])
print (new_titanic_survival)
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如下图，通过对比可以发现，“Age”列的第 888 行为空，被去除
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生还者按照年龄降序排列
new_titanic_survival = titanic_survival.sort_values("Age",ascending=False)
print (new_titanic_survival[0:10]) #显示前10个数据
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重置索引：
titanic_reindexed = new_titanic_survival.reset_index(drop=True)
print(titanic_reindexed.loc[0:10])
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返回第 100 个乘客的信息
def hundredth_row(column):
# Extract the hundredth item
hundredth_item = column.loc[99]
return hundredth_item
# Return the hundredth item from each column
hundredth_row = titanic_survival.apply(hundredth_row)
print (hundredth_row)
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表的每列中为空的个数
def null_count(column):
column_null = pd.isnull(column)
null = column[column_null]
return len(null)
column_null_count = titanic_survival.apply(null_count)
print (column_null_count)
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分别计算成年与未成年人的生还概率
首先，对乘客进行分类，以 18 岁为标准
def generate_age_label(row):
age = row["Age"]
if pd.isnull(age):
return "unknown"
elif age < 18:
return "minor"
else:
return "adult"
age_labels = titanic_survival.apply(generate_age_label, axis=1)
print (age_labels)
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计算生还该概率
titanic_survival['age_labels'] = age_labels
age_group_survival = titanic_survival.pivot_table(index="age_labels", values="Survived")
print (age_group_survival)
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