一、讀入titanic.xlsx文件，按照教材示例步驟，完成數據清洗。

titanic數據集包含11個特征，分別是：

Survived:0代表死亡，1代表存活

Pclass:乘客所持票類，有三種值(1,2,3)

Name:乘客姓名

Sex:乘客性別

Age:乘客年齡(有缺失)

SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的個數(整數值)

Parch:乘客父母/孩子的個數(整數值)

Ticket:票號(字符串)

Fare:乘客所持票的價格(浮點數，0-500不等)

Cabin:乘客所在船艙(有缺失)

Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)

importpandas as pd

titanic= pd.read_excel('G:\ppp/titanic.xlsx')

titanic.head()

二、對titanic數據集完成以下統計操作

1.統計乘客死亡和存活人數

survived = titanic['survived'].value_counts()print("乘客存活人數：{}\n乘客死亡人數：{}".format(survived[1],survived[0])

2.統計乘客中男女性別人數

sex = titanic['sex'].value_counts()print("乘客中男性性別人數：{}\n乘客中女性性別人數：{}".format(sex[0],sex[1]))

3.統計男女獲救的人數

titanic['pclass'].value_counts()

4.統計乘客所在的船艙等級的人數

pclass = titanic['pclass'].value_counts()print("乘客所在的船艙等級是1的人數為：{}\n乘客所在的船艙等級是2的人數為：{}\n乘客所在的船艙等級是3的人數為：{}".format(pclass[1],pclass[2],pclass[3]))

5.使用corr（）函數，判斷兩個屬性是否具有相關性，分析艙位的高低和存活率的關系

print("艙位的高低和存活率的相關性為",titanic[u'survived'].corr(titanic[u'pclass']))

6.畫出乘客票價與艙位等級的箱體圖Boxplot，從圖中能夠得到哪些結論？

titanic.boxplot(['fare'],['pclass'])

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大学计算机基础python第二次作业_python第二次作业-titanic数据集练习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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