- 了解如何调查数据集中的问题，以及将数据整理成你可以使用的格式
- 练习传达你的分析结果
- 能够在 NumPy 和 Pandas 中使用向量化运算，以加快数据分析代码的运行速度
- 熟悉 Pandas 的 Series 和 DataFrame 对象，它们能使你访问数据更方便
- 了解如何使用 Matplotlib 生成图形，展示你的发现
一、导入数据集
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import DataFrame
from pandas import Series
%matplotlib inline
df = pd.read_csv('titanic_data.csv', index_col=0)
df.head(5)
image.png
以下为Data Dictionary
- PassengerId：乘客的ID
- Survived：乘客是否获救，Key：0=没获救，1=已获救
- Pclass：乘客船舱等级（1/2/3三个等级舱位）
- Name：乘客姓名
- Sex：性别
- Age：年龄
- SibSp：乘客在船上的兄弟姐妹/配偶数量
- Parch：乘客在船上的父母/孩子数量
- Ticket：船票号
- Fare：船票价
- Cabin：客舱号码
- Embarked：登船的港口
变量类型说明
- 数值变量：Age、SibSp、Parch、Fare
- 分类变量：Pcalss, Sex, Cabin, 和Embarked
二、提出问题和猜想
影响乘客生还率的因素可能有哪些
猜测因素包括：
- 年龄
- 性别
- 客舱等级
- 票价
- 家人数 (因从电影了解到，妇女儿童获救概率高，且一等舱因为靠近最高层获救可能性更高。)
三、数据预处理
数据预处理包括：
- 1、查看缺失值，并对缺失值删除或填充
- 2、删除不需要的数据
- 3、对数据进行分组或合并
查看CSV中各列的缺失值
df
image.png
从以上所列数据可知：总共891个乘客，其中有缺失值部分的是：Age中只有714个，Cabin中只有204，而Embarked是889
填充Age中的缺失值
df['Age'].fillna(df['Age'].median(), inplace=True)
乘客名字、船票、客舱号码和登船的港口，与生存率关系不大，可直接删除。
df.drop(['Cabin', 'Embarked', 'Name', 'Ticket'], axis=1, inplace=True)
df.head(5)
image.png
根据分析目的，猜测家人数与被获救可能有关，因此将SibSP与Parch两组合并成一组亲属
df['rel'] = df['SibSp'] + df['Parch']
df.head(6)
image.png
df.describe()
image.png
从以上数据结果可看出，平均的生还率是0.38，乘客平均年龄是29.69岁，最小的乘客4个月，最大的乘客年龄80岁。年龄的中位数是28岁。
四、数据分析
通过描述性分析和数据可视化分析结果，探索乘客生还的因素
单变量探索，查看船上乘客和票价的整体分布情况
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
fig,ax = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(15,5))
df["Age"].hist(ax=ax[0])
ax[0].set_title("Hist plot of Age")
df["Fare"].hist(ax=ax[1])
ax[1].set_title("Hist plot of Fare")
image.png
乘客的年龄集中在20-40岁之间，大部分乘客的票价很低，基本在0-100之间。
单变量探索，查看船上性别的整体分布情况
Sex_count = df.Sex.value_counts()
print Sex_count
image.png
Sex_count.plot(kind='pie',autopct = '%3.1f%%');
image.png
船上绝大多数为女性，不到两倍。
探索性别、船舱等级和生还率的关系
image.png
variable_visulization('Pclass')
image.png
乘客中，三等舱的乘客最多，一等舱和二登舱乘客相差不多。大部分乘客未获救，同时，船舱等级越高，生还率越大。一等舱的获救比例是最高的，三等舱人数最多，但生还率最低。
variable_visulization('Sex')
image.png
以上图结果可知，大部分人是没有被获救的，且获救的乘客中，女性远远大于男性，大概有三倍之多。
接下来探索，不同船舱等级、性别与生还率的关系
image.png
从图中可以看出，不管是在什么等级的船舱，女性的生还率都是高于男性的。但无论男女，船舱等级越高，生还率越高。
探索生还的乘客年龄
创建新的一列，储存乘客的年龄范围
bins = np.arange(0, 80, 10)
df['Age_group'] = pd.cut(df['Age'], bins)
将"Age_group"分组，并计算各年龄段的生还率
survival_count_by_age_bracket = df.groupby(['Age_group'])['Survived'].count()
survival_rate_by_age_bracket = df.groupby(['Age_group'])['Survived'].mean()
print survival_rate_by_age_bracket
print survival_count_by_age_bracket
image.png
figure = plt.figure(figsize=(13,8))
plt.hist([df[df['Survived']==0]['Age']], stacked=True, color = ['g'],
bins = 30,label = ['Survived'])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Number of passengers')
plt.legend()
plt.title("Age of plot")
image.png
从数据中可知，0-10岁的生还率是最高的，而图中可知，大部分的被获救的乘客介于0-30岁之间。
从图中可知，票价低的乘客罹难可能性更高。
探索携带了亲属的乘客，与生还率的关系
rel_count = df.rel.value_counts()
print rel_count
image.png
survival_rate_by_sibsp_parch = df.groupby('rel')['Survived'].mean()
print survival_rate_by_sibsp_parch
image.png
survival_rate_by_sibsp_parch.plot(kind='bar')
plt.title('Survival by rel', fontsize=16)
plt.xlabel('rel')
plt.ylabel('Survial Rate')
plt.ylim(0, 1)
image.png
虽然从图中可知，亲属越多，生还的可能性越大。
探索年龄、票价和生还率的关系
plt.figure(figsize=(13,8))
ax = plt.subplot()
ax.scatter(df[df['Survived']==1]['Age'],df[df['Survived']==1]['Fare'],c='green',s=40)
ax.scatter(df[df['Survived']==0]['Age'],df[df['Survived']==0]['Fare'],c='red',s=40)
ax.set_xlabel('Age')
ax.set_ylabel('Fare')
ax.legend(('survived','dead'),scatterpoints=1,loc='upper right',fontsize=15,)
image.png
罹难乘客的年龄集中在15-50岁之间的低票价乘客
总结
通过数据可视化结果，对初期提出的猜测做出以下结论：
- 1、女性生还率远远高于男性，大约是3倍左右。
- 2、0-10岁的幼儿生还率远远大于成年人，15-50岁的低票价乘客罹难最多。
- 3、票价越高，生还率越高。客舱等级越高，生还率越高。
- 4、亲属越多，生还的可能性越大。
说明：通过使用python对泰坦尼克号的生还数据进行分析，初步得出了一些结论，但这些结论仅通过可视化和描述性统计得出，缺乏进一步深入的分析，结论的可靠性有待验证。 另外，由于数据中有缺失值，对分析造成了负面影响。
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