第2次作业-titanic数据集练习

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.DataFrame(pd.read_excel('D:/谷歌下载/titanic.xlsx'))
titanic.head()

#删去无效列
titanic.drop('embark_town',axis = 1,inplace = True)
titanic.head()

# 查找重复值
titanic.duplicated()

#重复值处理
titanic = titanic.drop_duplicates()
titanic.head()

#缺失值与空值处理
titanic['who'].isnull().value_counts()

#使用fillna方法为“who”字段的空值填充数据“man”
titanic['who']=titanic['who'].fillna('man')
titanic.head()

#对表中的age字段填充平均值
titanic['age']=titanic['age'].fillna(titanic['age'].mean())
titanic.head()

#fare字段存在异常值，调用replace方法，将异常值替换为平均值
titanic.replace([512.329200],titanic['fare'].mean())

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

titanic.groupby(['survived','sex']).size()

4.统计乘客所在的船舱等级的人数

titanic['pclass'].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'],method='pearson')

 

负相关

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(['fare'],['pclass'])

舱位等级越高，费用越高