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)

导入titanic数据集：

import pandas as pd
titanic=pd.DataFrame(pd.read_excel(r'C:\Users\金霞婷\Downloads/titanic.xlsx'))
titanic.head()

 

删除无效列与行：

#进行无效列与行操作
titanic.drop('embark_town',axis=1,inplace=True)
titanic.head()

 

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”字段空值进行填充：

titanic['age']=titanic['age'].fillna(titanic['age'].mean())
titanic.head()

异常值处理，对于存在异常值可以调用replace方法替换为平均值：

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['sex'][titanic['survived']==1].value_counts()

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'])

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'])

结论：舱位越高价格越昂贵存活率越高，反之亦然。