动手学数据分析系列---数据可视化
复习：回顾学习完第一章，我们对泰坦尼克号数据有了基本的了解，也学到了一些基本的统计方法，第二章中我们学习了数据的清理和重构，使得数据更加的易于理解；今天我们要学习的是第二章第三节：数据可视化，主要给大家介绍一下Python数据可视化库Matplotlib，在本章学习中，你也许会觉得数据很有趣。在打比赛的过程中，数据可视化可以让我们更好的看到每一个关键步骤的结果如何，可以用来优化方案，是一个很有用的技巧。
开始之前，导入numpy、pandas以及matplotlib包和数据
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #加载result.csv这个数据 df = pd.read_csv('result.csv') df.head()
2.7.1 任务一：跟着书本第九章，了解matplotlib，自己创建一个数据项，对其进行基本可视化
%matplotlib inline from numpy.random import randn fig = plt.figure(); ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.plot(randn(1000).cumsum(), 'k', label='one') ax.plot(randn(1000).cumsum(), 'k--', label='two') ax.plot(randn(1000).cumsum(), 'k.', label='three') ax.legend(loc='best')
2.7.2 任务二：可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人数分布情况（用柱状图试试）。
sex = df.groupby('Sex')['Survived'].sum() sex.plot.bar() plt.title('survived_count') plt.show()
【思考】计算出泰坦尼克号数据集中男女中死亡人数，并可视化展示？如何和男女生存人数可视化柱状图结合到一起？看到你的数据可视化，说说你的第一感受（比如：你一眼看出男生存活人数更多，那么性别可能会影响存活率）。
2.7.3 任务三：可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人与死亡人数的比例图（用柱状图试试）。
# 提示：计算男女中死亡人数 1表示生存，0表示死亡 df.groupby(['Sex','Survived'])['Survived'].count().unstack().plot(kind='bar',stacked='True') plt.title('survived_count') plt.ylabel('count')
2.7.4 任务四：可视化展示泰坦尼克号数据集中不同票价的人生存和死亡人数分布情况。（用折线图试试）（横轴是不同票价，纵轴是存活人数）
# 计算不同票价中生存与死亡人数 1表示生存，0表示死亡 fare_survived = df.groupby(['Fare'])['Survived'].value_counts().sort_values(ascending=False) fare_survived # 排序后绘折线图 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) fare_survived.plot(grid=True) plt.legend() plt.show()
fare_survived1 = df.groupby(['Fare'])['Survived'].value_counts() fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) fare_survived1.plot(grid=True) plt.legend() plt.show()
2.7.5 任务五：可视化展示泰坦尼克号数据集中不同仓位等级的人生存和死亡人员的分布情况。（用柱状图试试）
# 1表示生存，0表示死亡 pclass_sur = df.groupby(['Pclass'])['Survived'].value_counts() pclass_sur import seaborn as sns sns.countplot(x="Pclass", hue="Survived", data=df)
2.7.6 任务六：可视化展示泰坦尼克号数据集中不同年龄的人生存与死亡人数分布情况。
facet = sns.FacetGrid(df, hue="Survived",aspect=3) facet.map(sns.kdeplot,'Age',shade= True) facet.set(xlim=(0, df['Age'].max())) facet.add_legend()
2.7.7 任务七：可视化展示泰坦尼克号数据集中不同仓位等级的人年龄分布情况。（用折线图试试）
df.Age[df.Pclass == 1].plot(kind='kde') df.Age[df.Pclass == 2].plot(kind='kde') df.Age[df.Pclass == 3].plot(kind='kde') plt.xlabel("age") plt.legend((1,2,3),loc="best")
【总结】到这里，我们的可视化就告一段落啦，如果你对数据可视化极其感兴趣，你还可以了解一下其他可视化模块，如：pyecharts，bokeh等。
如果你在工作中使用数据可视化，你必须知道数据可视化最大的作用不是炫酷，而是最快最直观的理解数据要表达什么，你觉得呢？
