利用Python+matplotlib对泰坦尼克号进行数据分析

主要分析有数据接:https://pan.baidu.com/s/1jn88GiOr7uWA8BDQocFXxg 密码: s0e0不同舱位等级中幸存者和遇难者的乘客比例不同性别的幸存比例幸存和遇难旅客的票价分布幸存和遇难乘客的年龄分布不同上船港口的乘客仓位等级分布幸存和遇难乘客堂兄弟姐妹的数量分布幸存和遇难旅客父母子女的数量分布单独乘船与否和幸存之间有没有联系是否成年男性和幸存之间有没有联系 数据接:https://pan.baidu.com/s/1jn88GiOr7uWA8BDQocFXxg 密码: s0e0 首先做准备（导入库，读入数据集） import matplotlib.pypl 在本项目中，我们将利用Python的数据分析库matplotlib和seaborn对泰坦尼克号的数据进行深入分析。泰坦尼克号是一艘著名的豪华邮轮，它的沉没事件成为了历史上的一个悲剧。通过对船上乘客的数据进行分析，我们可以揭示一些有趣的模式和趋势。 我们需要导入必要的库并加载数据集。在Python中，我们使用`matplotlib.pyplot`作为主要的绘图库，`seaborn`则是用于更高级的统计图形展示。在这个例子中，我们使用seaborn的`load_dataset`函数来加载泰坦尼克号的数据集，它存储了乘客的详细信息，如性别、年龄、票价、舱位等级等。 接下来，我们分析不同舱位等级（class）中幸存者与遇难者的比例。代码中，我们创建了两个列表`classes`和`survived_s`来分别存储舱位等级和对应的幸存者、遇难者数量。通过`groupby`函数按舱位等级分组，然后计算每组中生存和未生存的乘客数量。使用`bar`函数绘制条形图，红色表示遇难者，绿色表示幸存者。通过在每个条形顶部添加百分比标签，我们可以清晰地看到不同舱位等级的存活率。 从绘制的图形可以观察到，舱位等级越高（1st class），生存率也越高，而舱位等级越低（3rd class），死亡率相应增加。这反映了社会经济地位对生存机会的影响。 接着，我们分析了不同性别的幸存比例。这里，我们同样使用`groupby`按幸存状态和性别分组，然后计算每组的最大数量（因为数据集中每个分组只有一列，所以取最大值即可）。使用`bar`函数再次绘制条形图，女性为红色，男性为绿色。从图中可以发现，女性的幸存率显著高于男性，这与当时的救援优先原则有关，即优先救助妇女和儿童。 此外，我们还可以进一步探索其他特征，例如幸存和遇难旅客的票价分布、年龄分布、上船港口的乘客仓位等级分布、幸存和遇难乘客的兄弟姐妹及父母子女的数量分布，以及单独乘船与否与幸存之间的关系。这些分析可以帮助我们理解哪些因素可能影响乘客的生存概率，比如票价可能反映了乘客的社会经济状况，年龄可能影响生存能力，而家庭成员数量可能影响被救的机会。 对于单独乘船和成年男性与幸存之间的联系，我们可以创建额外的条形图或直方图来展示这些关系。例如，通过比较单身和非单身乘客的生存率，以及成年男性的生存概率，我们可以得出一些结论。这将帮助我们更好地理解在危机时刻社会行为和性别角色如何影响生存。 这个项目提供了一个实际应用Python数据分析的案例，展示了如何使用matplotlib和seaborn库来可视化和解释复杂的数据集。通过这种分析，我们可以从泰坦尼克号的灾难中学习到关于社会、经济和个人命运的深刻见解。