泰坦尼克号数据-泰坦尼克号数据分析报告.pdf

泰坦尼克号数据_泰坦尼克号数据分析报告 891名乘客中遇难乘客有549⼈，占61.6%，⽣还乘客342⼈，占38.4%.各等级船舱乘客⼈数 各等级船舱乘客⼈数 Pclass_count=titanic_data['Pclass'].value_counts().sort_index() #⽤Bar_pie()函数作条形图和饼状图 Bar_pie(Pclass_count) 三等船舱乘客最多，占55.1%；⼀等船舱次之占24.2%；⼆级船舱乘客最少，占20.7%.男⼥乘客分布情况 男⼥乘客分布情况 Sex_count=titanic_data['Sex'].value_counts() print(Sex_count) Bar_pie(Sex_count) male 577 female 314 Name: Sex, dtype: int64 男乘客有577⼈，占64.8%；⼥乘客有314⼈，占35.2%.乘客年龄分布情况 乘客年龄分布情况 In [84]: #乘客年龄分布直⽅图 #创建figure、subplot，并⽤hist作条形图 fig_Age=plt.figure(figsize=(10,5)) ax_Age=fig_Age.add_subplot(1,2,1) titanic_data['Age'].hist(bins=10,color='g',alpha=0.3,grid=False) #设置x轴刻度标签 ax_Age.set_xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]) #添加标题，x轴标签，y轴标签 ax_Age.set_title('Hist plot of Age') ax_Age.set_xlabel('Age') ax_Age.set_ylabel('number of people') #乘客年龄分布箱线图 #作箱线图 plt.subplot(122) titanic_data.boxplot(column='Age',showfliers=False) #添加y轴标签 plt.ylabel('Age') plt.title('boxplot of Fare') titanic_data['Age'].describe() count 891.000000 mean 29.544332 std 13.013778 min 0.000000 25% 22.000000 50% 29.000000 75% 35.000000 max 80.000000 Name: Age, dtype: float64 乘客年龄⼤概成正态分布，平均年龄29岁多，最⼤的80岁，最⼩的不到1岁（利⽤int()取整，不到1岁的为0）.兄弟姐妹、配偶在船上的 兄弟姐妹、配偶在船上的 乘客分布情况条形图 乘客分布情况条形图 #创建figure、subplot，⽤plot()作柱状图 fig_SibSp=plt.figure(figsize=(10,5)) ax_SibSp=fig_SibSp.add_subplot(1,2,1) SibSp_count=titanic_data['SibSp'].value_counts() SibSp_count.plot(kind='bar') #添加标题，x轴标签，y轴标签 ax_SibSp.set_title('Bar plot of SibSp') ax_SibSp.set_xlabel('number of SibSp') ax_SibSp.set_ylabel('number of people') #拥有各 数量的兄弟姐妹、配偶的乘客⽐例条形图 plt.subplot(122) SibSp_count.div(SibSp_count.sum()).plot(kind='bar') #添加标题,x、y轴 标签 plt.title('Ratio of people in SibSp') plt.xlabel('SibSp') plt.ylabel('ratio') 在船上没有兄弟姐妹配偶的乘客较多，占68.2%.⽗母、孩⼦在船上的乘客分布条形图 ⽗母、孩⼦在船上的乘客分布条形图 Parch_count=titanic_data['Parch'].value_counts() #创建figure、subplot，⽤plot()作柱状图 fig_Parch=plt.figure(figsize=(10,5)) ax_Parch=fig_Parch.add_subplot(1,2,1) Parch_count.plot(kind='bar') #添加标题，x、y轴标签 ax_Parch.set_title('Bar plot of Parch') ax 《泰坦尼克号数据分析报告》是对1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客生存状况的深入探究。报告基于891名乘客的数据，分析了乘客的存活比例、船舱等级分布、性别比例、年龄分布以及家庭成员在船上的情况。 报告指出在891名乘客中，549人不幸遇难，占比61.6%，而342人生还，占比38.4%。这揭示了泰坦尼克号沉船事件的严峻生存状况。进一步分析船舱等级分布，发现三等船舱乘客最多，占比55.1%，一等船舱次之，占24.2%，二等船舱乘客最少，占20.7%。这表明社会经济地位可能对乘客的生存机会产生了显著影响。 在性别分布上，男性乘客577人，占比64.8%，女性乘客314人，占比35.2%。这一数据暗示在灾难中，女性可能享有更高的优先生存权。对于年龄分布，报告通过直方图和箱线图展示了乘客的年龄结构，平均年龄约为29.5岁，最大年龄80岁，最小年龄不到1岁。数据呈现近似正态分布，表明乘客年龄在整体上相对集中。 关于家庭关系，报告显示，大部分乘客在船上没有兄弟姐妹或配偶，占比68.2%，这可能意味着他们在求生过程中缺乏额外的社会支持。此外，对于父母和孩子的分布，报告也进行了统计，但具体内容未在提供的信息中详述。 泰坦尼克号数据分析报告通过对乘客的船舱等级、性别、年龄及家庭关系的统计分析，揭示了灾难中生存概率与这些因素的关联。这些分析对于理解历史事件、评估风险因素以及在类似灾难中制定救援策略具有重要意义。同时，这些方法和数据可视化技术，如条形图、饼状图和箱线图，对于数据科学初学者和专业人士来说，也是进行数据探索和解释的有效工具。