动手学数据分析task1打卡

**复习：**这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。
这里有两份资料：
教材《Python for Data Analysis》和 baidu.com &
google.com（善用搜索引擎）

1 第一章：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 numpy as np
import pandas as pd
import os

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
print(os.getcwd())
df = pd.read_csv("train.csv")
df.head(3)

E:\jupyter_notebook\动手学数据分析-组队学习版\第一单元项目集合

	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

#写入代码
df = pd.read_csv("E:/jupyter_notebook/动手学数据分析-组队学习版/第一单元项目集合/train.csv")
df.head(3)

	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

【提示】相对路径载入报错时，尝试使用os.getcwd()查看当前工作目录。

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 = pd.read_csv("train.csv",chunksize=1000)
df

【思考】什么是逐块读取？为什么要逐块读取呢？

【答】在处理很⼤的⽂件时，可将大文件拆分成小块按块读入后，这样可减少内存的存储与计算资源。数据的处理和清洗经常使用分块的方式处理，这能大大降低内存的使用量，但相比会更耗时一些。

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
df = pd.read_csv("train.csv",names=["乘客ID","是否幸存","乘客等级"," 乘客姓名","性别","年龄","堂兄弟/妹个数","父母小孩个数",
                    "船票信息","票价","客舱","登船港口"],index_col="乘客ID",header=0)
df.head()

	是否幸存	乘客等级	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
乘客ID
1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

【思考】所谓将表头改为中文其中一个思路是：将英文额度表头替换成中文。还有其他的方法吗？

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()

Int64Index: 891 entries, 1 to 891
Data columns (total 11 columns):
是否幸存       891 non-null int64
乘客等级       891 non-null int64
 乘客姓名      891 non-null object
性别         891 non-null object
年龄         714 non-null float64
堂兄弟/妹个数    891 non-null int64
父母小孩个数     891 non-null int64
船票信息       891 non-null object
票价         891 non-null float64
客舱         204 non-null object
登船港口       889 non-null object
dtypes: float64(2), int64(4), object(5)
memory usage: 83.5+ KB

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)

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

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

	是否幸存	乘客等级	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
乘客ID
1	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
2	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
3	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
4	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
5	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False

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_chinesze.csv")

【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。

复习：数据分析的第一步，加载数据我们已经学习完毕了。当数据展现在我们面前的时候，我们所要做的第一步就是认识他，今天我们要学习的就是了解字段含义以及初步观察数据。

2 第一章：pandas基础

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？

1.4.1 任务一：pandas中有两个数据类型DateFrame和Series，通过查找简单了解他们。然后自己写一个关于这两个数据类型的小例子[开放题]

关于这两个数据类型的区别具体可以参考对pandas中两种数据类型Series和DataFrame的区别详解

import numpy as np
import pandas as pd

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

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]}
example_2 = pd.DataFrame(data)
example_2

	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

1.4.2 任务二：根据上节课的方法载入"train.csv"文件

df = pd.read_csv('train.csv')
df.head(3)

	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

也可以加载上一节课保存的"train_chinese.csv"文件。

1.4.3 任务三：查看DataFrame数据的每列的项

df.columns

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

1.4.4任务四：查看"cabin"这列的所有项 [有多种方法]

df['Cabin'].head(3)

0    NaN
1    C85
2    NaN
Name: Cabin, dtype: object

df.Cabin.head(3)

0    NaN
1    C85
2    NaN
Name: Cabin, dtype: object

1.4.5 任务五：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

test_1 = pd.read_csv('test_1.csv')
test_1.head(3)

	Unnamed: 0	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	a
0	0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S	100
1	1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	100
2	2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	100

# 删除多余的列
del test_1["a"]
test_1.head(3)

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

1.4.6 任务六： 将[‘PassengerId’,‘Name’,‘Age’,‘Ticket’]这几个列元素隐藏，只观察其他几个列元素

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

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

如果想要完全的删除你的数据结构，使用inplace=True，因为使用inplace就将原数据覆盖了，所以这里没有用

# 思考回答
df.head(3) 

	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

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 任务一： 我们以"Age"为筛选条件，显示年龄在10岁以下的乘客信息。

df[df["Age"]<10].head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
7	8	0	3	Palsson, Master. Gosta Leonard	male	2.0	3	1	349909	21.075	NaN	S
10	11	1	3	Sandstrom, Miss. Marguerite Rut	female	4.0	1	1	PP 9549	16.700	G6	S
16	17	0	3	Rice, Master. Eugene	male	2.0	4	1	382652	29.125	NaN	Q

1.5.2 任务二： 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

midage = df[(df["Age"]>10)& (df["Age"]<50)]
midage.head(3)

	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

【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 任务三：将midage的数据中第100行的"Pclass"和"Sex"的数据显示出来

midage = midage.reset_index(drop=True)
midage.head(3)

	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

【思考】这个reset_index()函数的作用是什么？如果不用这个函数，下面的任务会出现什么情况？

midage.loc[[100],['Pclass','Sex']]

	Pclass	Sex
100	2	male

1.5.4 任务四：使用loc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

midage.loc[[100,105,108],['Pclass','Name','Sex']] #因为你主动的延长了行的距离，所以会产生表格形式

	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 任务五：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

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

3 第一章：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

#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_chinese.csv')
text.head()

	乘客ID	是否幸存	仓位等级	姓名	性别	年龄	兄弟姐妹个数	父母子女个数	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

1.6 了解你的数据吗？

教材《Python for Data Analysis》第五章

1.6.1 任务一：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

# 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
frame.sort_values(by='c', ascending=False)

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

可以看到sort_values这个函数中by参数指向要排列的列，ascending参数指向排序的方式（升序还是降序）

【总结】下面将不同的排序方式做一个小总结

# 让行索引升序排序
frame.sort_index()

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

# 让列索引升序排序
frame.sort_index(axis=1)

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

# 让列索引降序排序
frame.sort_index(axis=1, ascending=False)

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

# 让任选两列数据同时降序排序
frame.sort_values(by=['a', 'c'])

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

1.6.2 任务二：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），从数据中你能发现什么

'''
在开始我们已经导入了train_chinese.csv数据，而且前面我们也学习了导入数据过程，根据上面学习，我们直接对目标列进行排序即可
head(20) : 读取前20条数据
'''

text.sort_values(by=['票价', '年龄'], ascending=False).head(3)

	乘客ID	是否幸存	仓位等级	姓名	性别	年龄	兄弟姐妹个数	父母子女个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
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

【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。

1.6.3 任务三：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

#建立一个例子
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'])
frame1_a

	a	b	c
one	0.0	1.0	2.0
two	3.0	4.0	5.0
three	6.0	7.0	8.0

frame1_b

	a	e	c
first	0.0	1.0	2.0
one	3.0	4.0	5.0
two	6.0	7.0	8.0
second	9.0	10.0	11.0

#将frame_a和frame_b进行相加
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

1.6.4 任务四：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？

'''
还是用之前导入的chinese_train.csv如果我们想看看在船上，最大的家族有多少人（‘兄弟姐妹个数’+‘父母子女个数’），我们该怎么做呢？
'''
max(text['兄弟姐妹个数'] + text['父母子女个数'])

10

1.6.5 任务五：学会使用Pandas describe()函数查看数据基本统计信息

#(1) 关键知识点示例做一遍（简单数据）
# 具体请看《利用Python进行数据分析》第五章 汇总和计算描述统计 部分

#建立一个例子
frame2 = pd.DataFrame([[1.4, np.nan], 
                       [7.1, -4.5],
                       [np.nan, np.nan], 
                       [0.75, -1.3]
                      ], index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['one', 'two'])
frame2

	one	two
a	1.40	NaN
b	7.10	-4.5
c	NaN	NaN
d	0.75	-1.3

# 调用 describe 函数，观察frame2的数据基本信息

frame2.describe()

'''
count : 样本数据大小
mean : 样本数据的平均值
std : 样本数据的标准差
min : 样本数据的最小值
25% : 样本数据25%的时候的值
50% : 样本数据50%的时候的值
75% : 样本数据75%的时候的值
max : 样本数据的最大值
'''

'\ncount : 样本数据大小\nmean : 样本数据的平均值\nstd : 样本数据的标准差\nmin : 样本数据的最小值\n25% : 样本数据25%的时候的值\n50% : 样本数据50%的时候的值\n75% : 样本数据75%的时候的值\nmax : 样本数据的最大值\n'

1.6.6 任务六：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？

'''
看看泰坦尼克号数据集中 票价 这列数据的基本统计数据
'''
text['票价'].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: 票价, dtype: float64

【思考】从上面数据我们可以看出，
一共有891个票价数据，
平均值约为：32.20，
标准差约为49.69，说明票价波动特别大，
25%的人的票价是低于7.91的，50%的人的票价低于14.45，75%的人的票价低于31.00，
票价最大值约为512.33，最小值为0。

当然，这只是我的想法，你还可以有更多想法，欢迎写在你的学习笔记中。

'''
通过上面的例子，我们再看看泰坦尼克号数据集中 父母子女个数 这列数据的基本统计数据，然后可以说出你的想法
'''
text['父母子女个数'].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: 父母子女个数, dtype: float64