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上一节课介绍了 Pandas 的基本用法，这一章节我们通过对 “泰坦尼克号” 幸存者进行数据分析，来进一步的学习 pandas。

titanic_train.csv

网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1hGc19QAGV6H-hDtOdz-GpQ 提取码：sgu8

数据简介：

• PassengerId:乘客ID
• Survived:是否获救，用1和Rescued表示获救,用0或者not saved表示没有获救
• Pclass:乘客等级，“1”表示Upper，“2”表示Middle，“3”表示Lower
• Name:乘客姓名
• Sex:性别
• Age:年龄
• SibSp:乘客在船上的配偶数量或兄弟姐妹数量)
• Parch:乘客在船上的父母或子女数量
• Ticket:船票信息
• Fare:票价
• Cabin:是否住在独立的房间，“1”表示是，“0”为否
• embarked:表示乘客上船的码头距离泰坦尼克出发码头的距离，数值越大表示距离越远

首先读入 数据

import pandas as pdimport numpy as nptitanic_survival = pd.read_csv("titanic_train.csv")titanic_survival.head() #查看前几行数据

在 pandas 中，使用 NaN 表示数据为空，表示数据缺失

使用 .isnull()函数判断一列数据是否为空

age = titanic_survival["Age"]age_is_null = pd.isnull(age)print(age_is_null)

查看空数据情况

age_null_true = age[age_is_null]print (age_null_true)

上图显示出，Age 这一列 ，长度 177， 数据类型 float64

也可以直接使用len()来判断长度

age_null_count = len(age_null_true)print(age_null_count)

>>> 177

在我们处理数据过程中，如果数据中包含 nan 会导致计算出错，下面来演示计算泰坦尼克号幸存者的平均年龄

mean_age = sum(titanic_survival["Age"]) / len(titanic_survival["Age"])print (mean_age)

>>>nan

如上所示，在计算之前我们需要过滤掉空数据

good_ages = titanic_survival["Age"][age_is_null == False]print (good_ages)

我们知道第 888 号数据为空，下图第888号数据被过滤

过滤掉空数据，再计算均值：

correct_mean_age = sum(good_ages) / len(good_ages)print (correct_mean_age)

>>> 29.69911764705882

我们也可以使用.mean()来计算均值，可以过滤空数据

correct_mean_age = titanic_survival["Age"].mean()print (correct_mean_age)

>>>29.69911764705882  #结果和上式相同

一共有3个种类的舱位，下面计算每种舱位的平均价格

passenger_classes = [1, 2, 3]fares_by_class = {}for this_class in passenger_classes:    pclass_rows = titanic_survival[titanic_survival["Pclass"] == this_class]    pclass_fares = pclass_rows["Fare"]    fare_for_class = pclass_fares.mean()    fares_by_class[this_class] = fare_for_classprint (fares_by_class)

>>> {1: 84.1546875, 2: 20.662183152173913, 3: 13.675550101832993}

计算 3 个舱位的生还概率，可以使用 .pivot_table(index, values, aggfunc)方法

index：索引列

values：目标列(待计算)

aggfunc：使用的方法

我们先看一下原表，0 代表死亡，1 代表生还，Pclass 舱位等级，分 1 ，2， 3 三个等级的舱位，以 Pclass 为索引，以 Survived 为值，计算生还概率

passenger_survival = titanic_survival.pivot_table(index="Pclass", values='Survived', aggfunc=np.mean)print(passenger_survival)

舱位选择的平均年龄

passenger_age = titanic_survival.pivot_table(index="Pclass", values="Age")print(passenger_age)

以 上船距离为索引，费用和生还人数为值

port_stats = titanic_survival.pivot_table(index="Embarked", values=["Fare","Survived"], aggfunc=np.sum)print(port_stats)

令 axis=1 或者 axis=‘columns’，可以删除 含有 null 的列

drop_na_columns = titanic_survival.dropna(axis=1)new_titanic_survival = titanic_survival.dropna(axis=0,subset=["Age", "Sex"])print (new_titanic_survival)

如下图，通过对比可以发现，“Age”列的第 888 行为空，被去除

生还者按照年龄降序排列

new_titanic_survival = titanic_survival.sort_values("Age",ascending=False)print (new_titanic_survival[0:10]) #显示前10个数据

重置索引：

titanic_reindexed = new_titanic_survival.reset_index(drop=True)print(titanic_reindexed.loc[0:10])

返回第 100 个乘客的信息

def hundredth_row(column):    # Extract the hundredth item    hundredth_item = column.loc[99]    return hundredth_item

# Return the hundredth item from each columnhundredth_row = titanic_survival.apply(hundredth_row)print (hundredth_row)

表的每列中为空的个数

def null_count(column):    column_null = pd.isnull(column)    null = column[column_null]    return len(null)

column_null_count = titanic_survival.apply(null_count)print (column_null_count)

分别计算成年与未成年人的生还概率

首先，对乘客进行分类，以 18 岁为标准

def generate_age_label(row):    age = row["Age"]    if pd.isnull(age):        return "unknown"    elif age         return "minor"    else:        return "adult"

age_labels = titanic_survival.apply(generate_age_label, axis=1)print (age_labels)

计算生还该概率

titanic_survival['age_labels'] = age_labelsage_group_survival = titanic_survival.pivot_table(index="age_labels", values="Survived")print (age_group_survival)