大学计算机基础python第二次作业_python第二次作业-titanic数据库练习

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.read_excel('D:\Chrome下载/titanic-2.xlsx')

titanic.head()

# 删除无效列与行

titanic.drop('embark_town', axis=1, inplace=True)

titanic.head()

#删除掉重复值

titanic=titanic.drop_duplicates()

titanic.head()

#缺失值与空值的处理

titanic['who'].isnull().value_counts()

#异常值替换为平均值

titanic.describe()

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

alive = titanic['survived'].value_counts()

print('乘客存活%s人，死亡%s人'%(alive[1],alive[0]))

2.统计乘客中男女性别人数

sex = titanic['sex'].value_counts()

print('乘客中男性%s人，女性%s人'%(sex['male'],sex['female']))

3.统计男女获救的人数

rescued = titanic.groupby('survived')['sex'].value_counts().unstack()

print('男性%s获救，女性%s获救'%(rescued.loc[1,'male'],rescued.loc[1,'female']))

4.统计乘客所在的船舱等级的人数

pclass = titanic['pclass'].value_counts()

print('乘客所在一等舱%s人，二等舱%s人，三等舱%s人'%(pclass[1],pclass[2],pclass[3]))

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'])

由此可看出是负相关性，即舱位越高，存活率越低。

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'])

从图中可以看出一等票价格浮动较大，二等和三等价格浮动较小