christianzhang93

数据分析入门 Task01:数据载入及初步观察

1 第一部分：数据载入及初步观察

1.1 载入数据

数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview

1.1.1 任务一：导入numpy和pandas

#写入代码
import pandas as pd
import numpy as np

1.1.2 任务二：载入数据

(1) 使用相对路径载入数据
(2) 使用绝对路径载入数据

#写入代码
df = pd.read_csv('./train.csv')

#写入代码
import os
df_chinese = pd.read_csv('/Users/Christian/Documents/DATAWHALE/DataAnalysis/动手学数据分析-组队学习版/第一单元项目集合/train_chinese.csv')
# print(os.getcwd())
# print(os.path.abspath('.'))

加载的数据是所有工作的第一步，我们的工作会接触到不同的数据格式（eg:.csv;.tsv;.xlsx）,但是加载的方法和思路都是一样的，在以后工作和做项目的过程中，遇到之前没有碰到的问题，要多多查资料吗，使用google，了解业务逻辑，明白输入和输出是什么。

1.1.3 任务三：每1000行为一个数据模块，逐块读取

#写入代码
df_chunker = pd.read_csv('./train.csv', chunksize= 1000)

【思考】什么是逐块读取？为什么要逐块读取呢？

数据加载操作read_xxx，有chunksize参数可以进行逐块加载。经测试，它的本质就是将文本分成若干块，每次处理chunksize行的数据，最终返回一个TextParser对象，对该对象进行迭代遍历，可以完成逐块统计的合并处理。

1.1.4 任务四：将表头改成中文，索引改为乘客ID [对于某些英文资料，我们可以通过翻译来更直观的熟悉我们的数据]

PassengerId => 乘客ID
Survived => 是否幸存
Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
Name => 乘客姓名
Sex => 性别
Age => 年龄
SibSp => 堂兄弟/妹个数
Parch => 父母与小孩个数
Ticket => 船票信息
Fare => 票价
Cabin => 客舱
Embarked => 登船港口

#写入代码
# help(df.rename)
df.rename(columns={'PassengerId': '乘客ID','Survived': '是否幸存','Pclass': '乘客等级(1/2/3等舱位)','Name':'乘客姓名','Sex': '性别',
                   'Age': '年龄','SibSp': '堂兄弟/妹个数','Parch':'父母与小孩个数','Ticket' : '船票信息','Fare': '票价','Cabin': '客舱',
                   'Embarked': '登船港口'},inplace=True)

1.2 初步观察

导入数据后，你可能要对数据的整体结构和样例进行概览，比如说，数据大小、有多少列，各列都是什么格式的，是否包含null等

1.2.1 任务一：查看数据的基本信息

#写入代码
df.info()


RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
 #   Column          Non-Null Count  Dtype  
---  ------          --------------  -----  
 0   乘客ID            891 non-null    int64  
 1   是否幸存            891 non-null    int64  
 2   乘客等级(1/2/3等舱位)  891 non-null    int64  
 3   乘客姓名            891 non-null    object 
 4   性别              891 non-null    object 
 5   年龄              714 non-null    float64
 6   堂兄弟/妹个数         891 non-null    int64  
 7   父母与小孩个数         891 non-null    int64  
 8   船票信息            891 non-null    object 
 9   票价              891 non-null    float64
 10  客舱              204 non-null    object 
 11  登船港口            889 non-null    object 
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.7+ KB

【提示】有多个函数可以这样做，你可以做一下总结

1.2.2 任务二：观察表格前10行的数据和后15行的数据

#写入代码
df.head(10)

	乘客ID	是否幸存	乘客等级(1/2/3等舱位)	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S
5	6	0	3	Moran, Mr. James	male	NaN	0	0	330877	8.4583	NaN	Q
6	7	0	1	McCarthy, Mr. Timothy J	male	54.0	0	0	17463	51.8625	E46	S
7	8	0	3	Palsson, Master. Gosta Leonard	male	2.0	3	1	349909	21.0750	NaN	S
8	9	1	3	Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg)	female	27.0	0	2	347742	11.1333	NaN	S
9	10	1	2	Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem)	female	14.0	1	0	237736	30.0708	NaN	C

#写入代码
df.tail(15)

	乘客ID	是否幸存	乘客等级(1/2/3等舱位)	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
876	877	0	3	Gustafsson, Mr. Alfred Ossian	male	20.0	0	0	7534	9.8458	NaN	S
877	878	0	3	Petroff, Mr. Nedelio	male	19.0	0	0	349212	7.8958	NaN	S
878	879	0	3	Laleff, Mr. Kristo	male	NaN	0	0	349217	7.8958	NaN	S
879	880	1	1	Potter, Mrs. Thomas Jr (Lily Alexenia Wilson)	female	56.0	0	1	11767	83.1583	C50	C
880	881	1	2	Shelley, Mrs. William (Imanita Parrish Hall)	female	25.0	0	1	230433	26.0000	NaN	S
881	882	0	3	Markun, Mr. Johann	male	33.0	0	0	349257	7.8958	NaN	S
882	883	0	3	Dahlberg, Miss. Gerda Ulrika	female	22.0	0	0	7552	10.5167	NaN	S
883	884	0	2	Banfield, Mr. Frederick James	male	28.0	0	0	C.A./SOTON 34068	10.5000	NaN	S
884	885	0	3	Sutehall, Mr. Henry Jr	male	25.0	0	0	SOTON/OQ 392076	7.0500	NaN	S
885	886	0	3	Rice, Mrs. William (Margaret Norton)	female	39.0	0	5	382652	29.1250	NaN	Q
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.0	0	0	211536	13.0000	NaN	S
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.0	0	0	112053	30.0000	B42	S
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	NaN	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.0	0	0	111369	30.0000	C148	C
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.0	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

1.2.4 任务三：判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返回False

#写入代码
df.isnull().head(10)

	乘客ID	是否幸存	乘客等级(1/2/3等舱位)	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
0	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
1	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
2	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
3	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
4	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
5	False	False	False	False	False	True	False	False	False	False	True	False
6	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
7	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
8	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
9	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False

【总结】上面的操作都是数据分析中对于数据本身的观察

#计算缺失比例
df_percent_missing =  pd.DataFrame(df.isnull().sum()*100/len(df),columns={ 'precent_missing'})
df_percent_missing.sort_values(by ='precent_missing', ascending = False)

	precent_missing
客舱	77.104377
年龄	19.865320
登船港口	0.224467
乘客ID	0.000000
是否幸存	0.000000
乘客等级(1/2/3等舱位)	0.000000
乘客姓名	0.000000
性别	0.000000
堂兄弟/妹个数	0.000000
父母与小孩个数	0.000000
船票信息	0.000000
票价	0.000000

1.3 保存数据

1.3.1 任务一：将你加载并做出改变的数据，在工作目录下保存为一个新文件train_chinese.csv

#写入代码
df.to_csv('./train_chinese.csv',encoding='utf_8_sig' )

【总结】数据的加载以及入门，接下来就要接触数据本身的运算，我们将主要掌握numpy和pandas在工作和项目场景的运用。

1.4 知道你的数据叫什么

我们学习pandas的基础操作，那么上一节通过pandas加载之后的数据，其数据类型是什么呢？

开始前导入numpy和pandas

import numpy as np
import pandas as pd

1.4.1 任务一：pandas中DateFrame和Series简单了解

Series

Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据(各种 NumPy 数据类型) 以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。

#写入代码
obj = pd.Series([4, 7, -5, 3])
obj

0    4
1    7
2   -5
3    3
dtype: int64

创建的 Series 带有一个可以对各个数据点进行标记的索引

obj2 = pd.Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c'])

如果数据被存放在一个 Python 字典中，也可以直接通过这个字典来创建 Series:

sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}
example_1 = pd.Series(sdata)
example_1

Ohio      35000
Texas     71000
Oregon    16000
Utah       5000
dtype: int64

如果只传入一个字典，则结果 Series 中的索引就是原字典的键(有序排列)。可以传入排好序的字典的键以改变顺序:

states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas']
obj4 = pd.Series(sdata, index=states)
obj4

California        NaN
Ohio          35000.0
Oregon        16000.0
Texas         71000.0
dtype: float64

使用缺失(missing)或 NA 表示缺失数据。pandas 的 isnull 和 notnull 函数可用于检测缺失数据:

pd.isnull(obj4)
# Series 也有类似的实例方法:
obj4.isnull()

California     True
Ohio          False
Oregon        False
Texas         False
dtype: bool

Series 最重要的一个功能是，它会根据运算的索引标签自动对齐数据:

example_1 + obj4

California         NaN
Ohio           70000.0
Oregon         32000.0
Texas         142000.0
Utah               NaN
dtype: float64

DataFrame

DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典(共用同一个索引)。DataFrame 中的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。
建 DataFrame 的办法有很多，最常用的一种是直接传入一个由等长列表或 NumPy 数组组成的字典:

data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada',
'Nevada'],
        'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002, 2003],
        'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9, 3.2]}
frame = pd.DataFrame(data)
frame

	state	year	pop
0	Ohio	2000	1.5
1	Ohio	2001	1.7
2	Ohio	2002	3.6
3	Nevada	2001	2.4
4	Nevada	2002	2.9
5	Nevada	2003	3.2

结果 DataFrame 会自动加上索引(跟 Series 一样)，且全部列会被有序排列:

将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟 DataFrame 的长度相匹配。如果赋值的是一个 Series，就会精确匹配 DataFrame 的索引，所有的空位都将被填上缺失值:

val = pd.Series([-1.2, -1.5, -1.7], index=[2, 4,5])
frame['debt'] = val
frame

	state	year	pop	debt
0	Ohio	2000	1.5	NaN
1	Ohio	2001	1.7	NaN
2	Ohio	2002	3.6	-1.2
3	Nevada	2001	2.4	NaN
4	Nevada	2002	2.9	-1.5
5	Nevada	2003	3.2	-1.7

另一种常见的数据形式是嵌套字典:

pop = {'Nevada': {2001: 2.4, 2002: 2.9},'Ohio': {2000: 1.5, 2001: 1.7, 2002: 3.6}}
frame3 = pd.DataFrame(pop)
frame3

	Nevada	Ohio
2001	2.4	1.7
2002	2.9	3.6
2000	NaN	1.5

由 Series 组成的字典差不多也是一样的用法:

pdata = {'Ohio': frame3['Ohio'][:-1], 'Nevada': frame3['Nevada'][:2] }
pd.DataFrame(pdata)

	Ohio	Nevada
2001	1.7	2.4
2002	3.6	2.9

1.4.2 载入"train.csv"文件

#写入代码
df = pd.read_csv('./train.csv')

也可以加载上一节课保存的"train_chinese.csv"文件。通过翻译版train_chinese.csv熟悉了这个数据集，然后我们对trian.csv来进行操作

1.4.3 查看DataFrame数据的每列的项

#写入代码
df.columns

Index(['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp',
       'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'],
      dtype='object')

1.4.4 查看"cabin"这列的所有项

#写入代码
df['Cabin']

0       NaN
1       C85
2       NaN
3      C123
4       NaN
       ... 
886     NaN
887     B42
888     NaN
889    C148
890     NaN
Name: Cabin, Length: 891, dtype: object

#写入代码
df.Cabin

0       NaN
1       C85
2       NaN
3      C123
4       NaN
       ... 
886     NaN
887     B42
888     NaN
889    C148
890     NaN
Name: Cabin, Length: 891, dtype: object

1.4.5 加载文件"test_1.csv"，然后对比"train.csv"，看看有哪些多出的列，然后将多出的列删除

经过我们的观察发现一个测试集test_1.csv有一列是多余的，我们需要将这个多余的列删去

#写入代码
df_test_1 = pd.read_csv('test_1.csv')

#写入代码
del df_test_1['a']

其他的删除多余的列的方式

# 思考回答
df_test_1.drop(['a'],axis=1).head(3)

	Unnamed: 0	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	PC 17599	71.2833	C85	C
2	2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S

1.4.6 将[‘PassengerId’,‘Name’,‘Age’,‘Ticket’]这几个列元素隐藏，只观察其他几个列元素

#写入代码
df.drop(['PassengerId','Name','Age','Ticket'],axis=1).head(3)

	Survived	Pclass	Sex	SibSp	Fare	Cabin	Embarked
0	0	3	male	1	7.2500	NaN	S
1	1	1	female	1	71.2833	C85	C
2	1	3	female	0	7.9250	NaN	S

1.5 筛选的逻辑

表格数据中，最重要的一个功能就是要具有可筛选的能力，选出我所需要的信息，丢弃无用的信息。

下面我们还是用实战来学习pandas这个功能。

1.5.1 以"Age"为筛选条件，显示年龄在10岁以下的乘客信息。

#写入代码
df[df['Age']<10]

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
7	8	0	3	Palsson, Master. Gosta Leonard	male	2.00	3	1	349909	21.0750	NaN	S
10	11	1	3	Sandstrom, Miss. Marguerite Rut	female	4.00	1	1	PP 9549	16.7000	G6	S
16	17	0	3	Rice, Master. Eugene	male	2.00	4	1	382652	29.1250	NaN	Q
24	25	0	3	Palsson, Miss. Torborg Danira	female	8.00	3	1	349909	21.0750	NaN	S
43	44	1	2	Laroche, Miss. Simonne Marie Anne Andree	female	3.00	1	2	SC/Paris 2123	41.5792	NaN	C
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
827	828	1	2	Mallet, Master. Andre	male	1.00	0	2	S.C./PARIS 2079	37.0042	NaN	C
831	832	1	2	Richards, Master. George Sibley	male	0.83	1	1	29106	18.7500	NaN	S
850	851	0	3	Andersson, Master. Sigvard Harald Elias	male	4.00	4	2	347082	31.2750	NaN	S
852	853	0	3	Boulos, Miss. Nourelain	female	9.00	1	1	2678	15.2458	NaN	C
869	870	1	3	Johnson, Master. Harold Theodor	male	4.00	1	1	347742	11.1333	NaN	S

62 rows × 12 columns

1.5.2 以"Age"为条件，将年龄在10岁以上和50岁以下的乘客信息显示出来，并将这个数据命名为midage

#写入代码
midage= df[(df['Age']>10) & (df ['Age']<50)]

【提示】了解pandas的条件筛选方式以及如何使用交集和并集操作

1.5.3 将midage的数据中第100行的"Pclass"和"Sex"的数据显示出来

#写入代码

midage = midage.reset_index(drop = True)#重置索引
midage.loc[[100],['Pclass','Sex']]

	Pclass	Sex
100	2	male

1.5.4 将midage的数据中第100，105，108行的"Pclass"，"Name"和"Sex"的数据显示出来

#写入代码
midage.loc[[100,105,108],['Pclass','Name','Sex']]

	Pclass	Name	Sex
100	2	Byles, Rev. Thomas Roussel Davids	male
105	3	Cribb, Mr. John Hatfield	male
108	3	Calic, Mr. Jovo	male

1.5.5 使用iloc方法将midage的数据中第100，105，108行的"Pclass"，"Name"和"Sex"的数据显示出来

#写入代码
midage.iloc[[100,105,108],[2,3,4]]

	Pclass	Name	Sex
100	2	Byles, Rev. Thomas Roussel Davids	male
105	3	Cribb, Mr. John Hatfield	male
108	3	Calic, Mr. Jovo	male

第二部分：探索性数据分析

开始之前，导入numpy、pandas包和数据

#加载所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn  as sns
import matplotlib.pyplot as plt

#载入之前保存的train_chinese.csv数据，关于泰坦尼克号的任务，我们就使用这个数据
text = pd.read_csv('train.csv')
text.head()

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	373450	8.0500	NaN	S

1.6 了解数据

教材《Python for Data Analysis》第五章

1.6.1 利用Pandas对示例数据进行排序，要求升序

# 具体请看《利用Python进行数据分析》第五章 排序和排名 部分

#自己构建一个都为数字的DataFrame数据

frame = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2, 4)), 
                     index=['2', '1'], 
                     columns=['d', 'a', 'b', 'c'])
frame

	d	a	b	c
2	0	1	2	3
1	4	5	6	7

【代码解析】

pd.DataFrame() ：创建一个DataFrame对象

np.arange(8).reshape((2, 4)) : 生成一个二维数组（2*4）,第一列：0，1，2，3 第二列：4，5，6，7

index=['2, 1] ：DataFrame 对象的索引列

columns=[‘d’, ‘a’, ‘b’, ‘c’] ：DataFrame 对象的索引行

【问题】：大多数时候我们都是想根据列的值来排序,所以将你构建的DataFrame中的数据根据某一列，升序排列

#回答代码
frame.sort_values(by='a', ascending=False)

	d	a	b	c
1	4	5	6	7
2	0	1	2	3

【思考】通过书本你能说出Pandas对DataFrame数据的其他排序方式吗？

【总结】下面将不同的排序方式做一个总结

1.让行索引升序排序

#代码
frame.sort_index()

	d	a	b	c
1	4	5	6	7
2	0	1	2	3

2.让列索引升序排序

#代码
frame.sort_index(axis=1)

	a	b	c	d
2	1	2	3	0
1	5	6	7	4

3.让列索引降序排序

#代码
frame.sort_index(axis=1, ascending=False)

	d	c	b	a
2	0	3	2	1
1	4	7	6	5

4.让任选两列数据同时降序排序

frame

	d	a	b	c
2	0	1	2	3
1	4	5	6	7

#代码
frame.sort_values(by=['a', 'c'])

	d	a	b	c
2	0	1	2	3
1	4	5	6	7

1.6.2 对泰坦尼克号数据（trian.csv）按票价和年龄两列进行综合排序（降序排列）

text

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.0	0	0	211536	13.0000	NaN	S
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.0	0	0	112053	30.0000	B42	S
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	NaN	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.0	0	0	111369	30.0000	C148	C
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.0	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

891 rows × 12 columns

text.sort_values(by=['Fare', 'Age'], ascending=False).head(20)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
679	680	1	1	Cardeza, Mr. Thomas Drake Martinez	male	36.0	0	1	PC 17755	512.3292	B51 B53 B55	C
258	259	1	1	Ward, Miss. Anna	female	35.0	0	0	PC 17755	512.3292	NaN	C
737	738	1	1	Lesurer, Mr. Gustave J	male	35.0	0	0	PC 17755	512.3292	B101	C
438	439	0	1	Fortune, Mr. Mark	male	64.0	1	4	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
341	342	1	1	Fortune, Miss. Alice Elizabeth	female	24.0	3	2	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
88	89	1	1	Fortune, Miss. Mabel Helen	female	23.0	3	2	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
27	28	0	1	Fortune, Mr. Charles Alexander	male	19.0	3	2	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
742	743	1	1	Ryerson, Miss. Susan Parker "Suzette"	female	21.0	2	2	PC 17608	262.3750	B57 B59 B63 B66	C
311	312	1	1	Ryerson, Miss. Emily Borie	female	18.0	2	2	PC 17608	262.3750	B57 B59 B63 B66	C
299	300	1	1	Baxter, Mrs. James (Helene DeLaudeniere Chaput)	female	50.0	0	1	PC 17558	247.5208	B58 B60	C
118	119	0	1	Baxter, Mr. Quigg Edmond	male	24.0	0	1	PC 17558	247.5208	B58 B60	C
380	381	1	1	Bidois, Miss. Rosalie	female	42.0	0	0	PC 17757	227.5250	NaN	C
716	717	1	1	Endres, Miss. Caroline Louise	female	38.0	0	0	PC 17757	227.5250	C45	C
700	701	1	1	Astor, Mrs. John Jacob (Madeleine Talmadge Force)	female	18.0	1	0	PC 17757	227.5250	C62 C64	C
557	558	0	1	Robbins, Mr. Victor	male	NaN	0	0	PC 17757	227.5250	NaN	C
527	528	0	1	Farthing, Mr. John	male	NaN	0	0	PC 17483	221.7792	C95	S
377	378	0	1	Widener, Mr. Harry Elkins	male	27.0	0	2	113503	211.5000	C82	C
779	780	1	1	Robert, Mrs. Edward Scott (Elisabeth Walton Mc...	female	43.0	0	1	24160	211.3375	B3	S
730	731	1	1	Allen, Miss. Elisabeth Walton	female	29.0	0	0	24160	211.3375	B5	S
689	690	1	1	Madill, Miss. Georgette Alexandra	female	15.0	0	1	24160	211.3375	B5	S

【思考】排序后，如果我们仅仅关注年龄和票价两列。根据常识我知道发现票价越高的应该客舱越好，所以我们会明显看出，票价前20的乘客中存活的有14人，这是相当高的一个比例，那么我们后面是不是可以进一步分析一下票价和存活之间的关系，年龄和存活之间的关系呢？当你开始发现数据之间的关系了，数据分析就开始了。

热力图相关性分析

#热力图相关性分析
plt.subplots(figsize=(20,15))
ax = plt.axes()
ax.set_title("Correlation Heatmap")
corr = text.corr()
sns.heatmap(corr,
            xticklabels=corr.columns.values,
            yticklabels=corr.columns.values)
plt.show()

图中可以看出票价和生存是正相关的，舱位和生存是负相关，年龄和生存也是负相关。

interested = ['Survived','Pclass','Sex','Age','SibSp','Parch','Fare']
plt.subplots(figsize=(10,8))
ax = plt.axes()
ax.set_title("Correlation Heatmap")
corr = text[interested].corr()
sns.heatmap(corr,
            xticklabels=corr.columns.values,
            yticklabels=corr.columns.values,
            annot=True, fmt="f",cmap="YlGnBu")
plt.show()

1.6.3 利用Pandas进行算术计算，计算两个DataFrame数据相加结果

# 具体请看《利用Python进行数据分析》第五章 算术运算与数据对齐 部分

#自己构建两个都为数字的DataFrame数据

frame1_a = pd.DataFrame(np.arange(9.).reshape(3, 3),
                     columns=['a', 'b', 'c'],
                     index=['one', 'two', 'three'])
frame1_b = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape(4, 3),
                     columns=['a', 'e', 'c'],
                     index=['first', 'one', 'two', 'second'])

将frame_a和frame_b进行相加

#代码
frame1_a + frame1_b

	a	b	c	e
first	NaN	NaN	NaN	NaN
one	3.0	NaN	7.0	NaN
second	NaN	NaN	NaN	NaN
three	NaN	NaN	NaN	NaN
two	9.0	NaN	13.0	NaN

【提醒】两个DataFrame相加后，会返回一个新的DataFrame，对应的行和列的值会相加，没有对应的会变成空值NaN。

当然，DataFrame还有很多算术运算，如减法，除法等，有兴趣的同学可以看《利用Python进行数据分析》第五章算术运算与数据对齐部分，多在网络上查找相关学习资料。

1.6.4 通过泰坦尼克号数据如何计算出在船上最大的家族有多少人？

#代码
max(text['SibSp'] + text['Parch'])

1.6.5 学会使用Pandas describe()函数查看数据基本统计信息

#代码
text.describe()

	PassengerId	Survived	Pclass	Age	SibSp	Parch	Fare
count	891.000000	891.000000	891.000000	714.000000	891.000000	891.000000	891.000000
mean	446.000000	0.383838	2.308642	29.699118	0.523008	0.381594	32.204208
std	257.353842	0.486592	0.836071	14.526497	1.102743	0.806057	49.693429
min	1.000000	0.000000	1.000000	0.420000	0.000000	0.000000	0.000000
25%	223.500000	0.000000	2.000000	20.125000	0.000000	0.000000	7.910400
50%	446.000000	0.000000	3.000000	28.000000	0.000000	0.000000	14.454200
75%	668.500000	1.000000	3.000000	38.000000	1.000000	0.000000	31.000000
max	891.000000	1.000000	3.000000	80.000000	8.000000	6.000000	512.329200

1.6.6 分别看看泰坦尼克号数据集中票价、父母子女这列数据的基本统计数据，你能发现什么？

#代码
text['Fare'].describe()

count    891.000000
mean      32.204208
std       49.693429
min        0.000000
25%        7.910400
50%       14.454200
75%       31.000000
max      512.329200
Name: Fare, dtype: float64

# 写下你的其他分析
text['Parch'].describe()

count    891.000000
mean       0.381594
std        0.806057
min        0.000000
25%        0.000000
50%        0.000000
75%        0.000000
max        6.000000
Name: Parch, dtype: float64

【总结】本节中我们通过Pandas的一些内置函数对数据进行了初步统计查看，这个过程最重要的不是大家得掌握这些函数，而是看懂从这些函数出来的数据，构建自己的数据分析思维，这也是第一章最重要的点，希望大家学完第一章能对数据有个基本认识，了解自己在做什么，为什么这么做，后面的章节我们将开始对数据进行清洗，进一步分析。

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橙蜂智能公司致力于提供先进的人工智能和物联网解决方案，帮助企业优化运营并实现技术潜能。公司主要服务包括AI数字人、AI翻译、埃域知识库、大模型服务等。其核心价值观为创新、客户至上、质量、合作和可持续发展。橙蜂智农的智慧农业产品涵盖了多方面的功能，如智能化推荐、数据分析、远程监控和决策支持系统。用户可以通过应用获得个性化的作物种植建议、实时的生长状态监控以及精确的灌溉和施肥指导，提升农业生产效率。文
利用发电量和气象数据分析来判断光伏仿真系统的准确性鹧鸪云光伏与储能软件开发数据分析数据挖掘光伏发电大数据光伏新能源
随着光伏产业的迅速发展，光伏仿真系统通过集成气象数据分析、发电量分析、投融资分析及损耗估算等功能，为光伏项目的全生命周期管理提供了科学依据。光伏仿真系统集成了气象数据分析、发电量预测、投融资分析、损耗估算及光伏设计等功能。其中，气象数据分析是仿真系统的基石，通过整合权威的气象数据（如Meteonorm、Nasa等），模拟光伏电站所在区域的历史气象条件及未来气象预测。基于这些气象数据，发电量分析功能
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
传感器百合不是茶 android 传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
PHP：6种方法获取文件的扩展名 IT独行者 PHP 扩展名
PHP：6种方法获取文件的扩展名 1、字符串查找和截取的方法 1 $extension = substr ( strrchr ( $file , '.' ), 1); 2、字符串查找和截取的方法二 1 $extension = substr
面试111 文强chu 面试
1事务隔离级别有那些，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器（一次） 4 过滤器和拦截器的区别（频率也挺高） 5 final，finally final
XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册 wordpress 移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
励志经典语录 bijian1013 励志人生
经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers 2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solr solr4.0后的版本安装 solr4.8.0安装
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478 首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告 gg163 漏洞 android APP 分析
点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程 .net Web C#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记天梯梦 google maps api
Simply do the following: I. Declare a global variable: var markersArray = []; II. Define a function: function clearOverlays() { for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
jQuery选择器总结 lq38366 jquery 选择器
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基础数据结构和算法六：Quick sort sunwinner Algorithm Quicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作刘星宇 html Web
今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
Mybatis实用Mapper SQL汇总示例 wdmcygah sql mysql mybatis 实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，