一、读入titanic.xlsx文件,按照教材示例步骤,完成数据清洗。

titanic数据集包含11个特征,分别是:

Survived:0代表死亡,1代表存活
Pclass:乘客所持票类,有三种值(1,2,3)
Name:乘客姓名
Sex:乘客性别
Age:乘客年龄(有缺失)
SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)
Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)
Ticket:票号(字符串)
Fare:乘客所持票的价格(浮点数,0-500不等)
Cabin:乘客所在船舱(有缺失)
Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)

import pandas as pd
titanic = pd.read_excel('titanic (1).xlsx')
titanic.head()

二、对titanic数据集完成以下统计操作

1.统计乘客死亡和存活人数

titanic['survived'].value_counts()

2.统计乘客中男女性别人数

titanic['sex'].value_counts()

3.统计男女获救的人数

4.统计乘客所在的船舱等级的人数

titanic['class'].value_counts()

5.使用corr()函数,判断两个属性是否具有相关性,分析舱位的高低和存活率的关系

titanic['survived'].corr(titanic['pclass'])

  

6.画出乘客票价与舱位等级的箱体图Boxplot,从图中能够得到哪些结论?

titanic.boxplot(column=['fare'],by=['pclass'],grid=False)

  

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