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'])
结果为负数，呈负相关，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(column=['fare'],by=['pclass'],grid=False)
