Datawhale-数据分析-Task03 数据重构

导入数据

数据合并

将data文件夹里面的所有数据都载入，与之前的原始数据相比，观察他们的之间的关系

使用concat方法：将数据train-left-up.csv和train-right-up.csv横向合并为一张表，并保存这张表为result_up

使用concat方法：将train-left-down和train-right-down横向合并为一张表，并保存这张表为result_down。然后将上边的result_up和result_down纵向合并为result。

使用DataFrame自带的方法join方法和append：完成任务二和任务三的任务

使用Panads的merge方法和DataFrame的append方法：完成任务二和任务三的任务

• concat函数是在pandas底下的方法，可以将数据根据不同的轴作简单的融合
• dataframe内置的join方法是一种快速合并的方法。它默认以index作为对齐的列。
• pandas的merge方法提供了一种类似于SQL的内存链接操作。

换一种角度看数据

将我们的数据变为Series类型的数据

stack()的作用是将列旋转到行。

导入数据

数据聚合与运算

计算泰坦尼克号男性与女性的平均票价

统计泰坦尼克号中男女的存活人数

计算客舱不同等级的存活人数

可以从结果分析出等级最高的客舱存活人数最多。

统计在不同等级的票中的不同年龄的船票花费的平均值。

将任务二和任务三的数据合并，并保存到sex_fare_survived.csv

得出不同年龄的总的存活人数，然后找出存活人数的最高的年龄，最后计算存活人数最高的存活率（存活人数/总人数）