案例-Kaggle泰坦尼克号生存可视化分析_titanic的数据可视化分析整体的生存情况可视化

#设置ast_node_interactivity = "all"使得可以同时输出多条语句
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
#导入需要的包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#导入数据
df=pd.read_csv(r'E:\python\data\titanic\train.csv')
df.head()
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针对每一个字段做一个简单的解释： PassengerId: 乘客ID；

Survived: 生存情况，0代表不幸遇难，1代表存活；

Pclass: 仓位等级，1为一等舱，2为二等舱，3为三等舱；

Name: 乘客姓名；

Sex: 性别；

Age: 年龄；

SibSp: 乘客在船上的兄妹姐妹数/配偶数（即同代直系亲属数）
；
Parch: 乘客在船上的父母数/子女数（即不同代直系亲属数）；

Ticket: 船票编号；

Fare: 船票价格；

Cabin: 客舱号；

Embarked: 登船港口（S: Southampton; C: Cherbourg Q: Queenstown）

先看下数据的大小和基本信息

df.shape
df.info()

    (891, 12)
        <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
    Data columns (total 12 columns):
    PassengerId    891 non-null int64
    Survived       891 non-null int64
    Pclass         891 non-null int64
    Name           891 non-null object
    Sex            891 non-null object
    Age            714 non-null float64
    SibSp          891 non-null int64
    Parch          891 non-null int64
    Ticket         891 non-null object
    Fare           891 non-null float64
    Cabin          204 non-null object
    Embarked       889 non-null object
    dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
    memory usage: 83.6+ KB
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数据一共有891行，12列，进一步查看描述性统计

df.describe()
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整体情况

看一下生存情况，即本次沉船事件中，有多少人生存下来

Survived=df['Survived'].value_counts()
Survived
#计算生存占比
survive_prod=Survived/Survived.sum()
survive_prod

    0    549
    1    342
    Name: Survived, dtype: int64

    0    0.616162
    1    0.383838
    Name: Survived, dtype: float64
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可以看到，超过60%的人遇难，我们将其绘制成饼图

plt.rc('font',family='SimHei',size=12)#正常显示中文，并设置字体大小
fig=plt.figure(figsize=(6,6))
ax1=fig.add_subplot(1,1,1)
labels=['遇难','存活']
colors=['#03A2FF','#64C8FF']
ax1.pie(survive_prod,labels=labels,colors=colors,startangle=90,autopct='%1.1f%%')
ax1.set_title('存活占比')
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性别分布

#按生存情况和性别分组
sex_df=df.groupby(['Survived','Sex']).size()
sex_df

    Survived  Sex   
    0         female     81
              male      468
    1         female    233
              male      109
    dtype: int64
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#进一步将数据转化成DataFrame
sex_df=sex_df.unstack('Sex')
sex_df=sex_df.rename(index={
  0:'遇难',1:'存活'})
sex_df
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sex_prod=sex_df/sex_df.sum()
sex_prod
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从统计结果看到女性81人遇难，占比约26%，男性468人遇难，占比约81%

plt.rc('font',family='SimHei',size=12)#正常显示中文，并设置字体大小
fig=plt.figure(figsize=(6,6))#设置画布大小
ax1=fig.add_subplot(1,1,1)#添加子图
x=range(2)
a=sex_prod.loc['遇难',:]
b=sex_prod.loc['存活',:]
ax1.bar(x,a,label='遇难',color='#03A2FF')
ax1.bar(x,b,bottom=a,label='存活',color='#64C8FF')#通过bottom参数绘制堆积柱状图
ax1.set_xticks(range(3))#设置x轴刻度，之所以设置为3，是为了让图例显示在空白处
ax1.set_xticklabels(['female','male'])#设置x轴刻度标签名称
ax1.set_yticks([])
ax1.legend(['遇难','存活'],loc='upper right')#设置图例名称及位置（upper/center/lower,left/center/right）
ax1.set_title('不同性别存活分布')#设置标题
#添加数据标签
for x,y,z in zip(range(2),a,b):
    ax1.text(x,y/2,'{:.1%}'.format(y))
    ax1.text(x,y+z/2,'{:.1%}'.format(z))
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年龄分布

#提取需要的数据
age_df=df.loc[:,['Survived','Age']]
age_df.head()
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