如何运用pandas分析泰坦尼克号乘客数据案例？

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目录+简介+泰坦尼克号数据+使用pandas分析数据+引入依赖包+读取和分析数据+数据可视化+矩阵转换+简介+1912年4月15日，泰坦尼克号号因撞上冰山而沉没。

目录

• 简介
• 泰坦尼特号乘客数据
• 使用pandas对数据进行分析
  • 引入依赖包
  • 读取和分析数据
• 图形化表示和矩阵转换

简介

1912年4月15日，号称永不沉没的泰坦尼克号因为和冰山相撞沉没了。因为没有足够的救援设备，2224个乘客中有1502个乘客不幸遇难。事故已经发生了，但是我们可以从泰坦尼克号中的历史数据中发现一些数据规律吗？今天本文将会带领大家灵活的使用pandas来进行数据分析。

泰坦尼特号乘客数据

我们从kaggle官网中下载了部分泰坦尼特号的乘客数据，主要包含下面几个字段：

变量名 含义 取值 survival 是否生还 0 = No, 1 = Yes pclass 船票的级别 1 = 1st, 2 = 2nd, 3 = 3rd sex 性别 Age 年龄 sibsp 配偶信息 parch 父母或者子女信息 ticket 船票编码 fare 船费 cabin 客舱编号 embarked 登录的港口 C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton

下载下来的文件是一个csv文件。