2021-06-22

Task4 数据可视化

一、柱状图
可视化男女存活人数，女性存活人数更多，且存活率高；

sex = text.groupby('Sex')['Survived'].sum()
sex.plot.bar()
plt.title('survived_count')
plt.show()

二、折线图
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
对于这种统计性质的且用折线表示的数据，你可以考虑将数据排序或者不排序来分别表示

fare_sur = text.groupby(['Fare'])['Survived'].value_counts().sort_values(ascending=False)
fare_surFare     Survived
8.0500   0           38
7.8958   0           37
13.0000  0           26
7.7500   0           22
26.0000  0           16..
20.2500  1            10            1
18.7875  1            10            1
15.0500  0            1
Name: Survived, Length: 330, dtype: int64

展示折线图代码：

#绘制后
fig = plt.figure(figsize=(20, 18))
fare_sur.plot(grid=True)
plt.legend()
plt.show()

对于这种统计性质的且用折线表示的数据，你可以考虑将数据排序或者不排序来分别表示

#绘制前
fig = plt.figure(figsize=(20, 18))
fare_sur.plot(grid=True)
plt.legend()
plt.show()

三、柱状分析

可以看出：票价高，仓房等级高，存活概率高，跟我之前的预测是一样的。

四、总结
女性存活率远高于男性，舱位等级越高，存活率越高; 舱位1级的乘客年龄分布较平均，在青年，中年和老年;
舱位2级的乘客年龄分布集中在青年和中年，主要在22- -36岁;舱位3级的乘客年龄分布集中在青年和中年，主要在17- -27岁。

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