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0 前言

这是一门datawhale团队贡献的课程——[动手学数据分析]，主要以组队学习的形式进行。这个笔记主要记录课程里的思考的回答还有自己在学习过程中认为值得注意的点。本次笔记内容是课程的第一章,通过Jupyter notebook编辑。

项目地址：

1 数据加载

1.1 载入数据

数据集下载

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all'

【注】Jupyter notebook在一个cell里面运行多个变量输出，一般只会显示最后一个变量，上述代码使得cell里面所有变量或者语句都能显示

1.1.1 任务一：导入numpy和pandas

import numpy as npimport pandas as pd

1.1.2 任务二：载入数据

(1) 使用相对路径载入数据

df=pd.read_csv('train.csv')df.head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S

(2) 使用绝对路径载入数据

df=pd.read_csv('E:\\...\\hands-on-data-analysis-master\\第一单元项目集合\\train.csv')df.head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S

【提示】相对路径载入报错时，尝试使用os.getcwd()查看当前工作目录。

import osos.getcwd()

'E:\\...\\hands-on-data-analysis-master\\第一单元项目集合'

【思考】知道数据加载的方法后，试试pd.read_csv()和pd.read_table()的不同，如果想让他们效果一样，需要怎么做？了解一下’.tsv’和’.csv’的不同，如何加载这两个数据集？

【思考回答】

• pd.read_csv()和pd.read_table()的不同

df=pd.read_table('train.csv')df.head(3)

	PassengerId,Survived,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin,Embarked
0	1,0,3,"Braund, Mr. Owen Harris",male,22,1,0,A/...
1	2,1,1,"Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Br...
2	3,1,3,"Heikkinen, Miss. Laina",female,26,0,0,S...

可以看出read_table方法读取.csv只有一列，表头的所有索引都被归到一列去了。如果想让他们效果一样，可以如下操作。

df=pd.read_table('train.csv',sep=',')df.head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S

• read_table和read_csv的区别：

read_table默认是"\t"(也就是tab)切割数据集的;

read_csv默认是","(也就是逗号)切割数据集的。

• ’.tsv’和’.csv’的区别：

TSV：tab separated values；即“制表符分隔值”：\t ；

CSV：comma separated values；即“逗号分隔值”：, 。

前者使用"\t"作为分隔符，后者使用","作为分隔符。

两者均是以纯文本形式存储的表格数据，可由表格软件导出或读入，编码方式是可以自行定义的。本质而言没有太大区别。

假定我以train.tsv保存上面的训练数据，使用pandas读取tsv文件的代码如下：

df=pd.read_csv('train.tsv', sep='\t')或者df=pd.read_table('train.tsv')

【总结】加载的数据是所有工作的第一步，我们的工作会接触到不同的数据格式（eg:.csv;.tsv;.xlsx）,但是加载的方法和思路都是一样的，在以后工作和做项目的过程中，遇到之前没有碰到的问题，要多查资料，使用google，了解业务逻辑，明白输入和输出是什么。

【扩展】

1.1.3 任务三：每1000行为一个数据模块，逐块读取

chunker=pd.read_csv('train.csv',chunksize=1000)

【思考】什么是逐块读取？为什么要逐块读取呢？

chunker

pd.read_csv()和pd.read_table()的不同for piece in chunker:    print(piece.head())

PassengerId  Survived  Pclass  \0            1         0       3   1            2         1       1   2            3         1       3   3            4         1       1   4            5         0       3                                                   Name     Sex   Age  SibSp  \0                            Braund, Mr. Owen Harris    male  22.0      1   1  Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...  female  38.0      1   2                             Heikkinen, Miss. Laina  female  26.0      0   3       Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)  female  35.0      1   4                           Allen, Mr. William Henry    male  35.0      0      Parch            Ticket     Fare Cabin Embarked  0      0         A/5 21171   7.2500   NaN        S  1      0          PC 17599  71.2833   C85        C  2      0  STON/O2. 3101282   7.9250   NaN        S  3      0            113803  53.1000  C123        S  4      0            373450   8.0500   NaN        S

由上述操作可以看出，read_csv中的参数chunksize，通过指定一个chunksize分块大小来读取文件，返回的是一个可迭代的对象TextFileReader，这就是逐块读取操作。

使用pandas来处理文件的时候，经常会遇到大文件数据，分块来读取大数据，可以避免内存不足的问题。

详情可参考：

1.1.4 任务四：将表头改成中文，索引改为乘客ID [对于某些英文资料，我们可以通过翻译来更直观的熟悉我们的数据]

PassengerId => 乘客ID

Survived => 是否幸存 Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位) Name => 乘客姓名 Sex => 性别 Age => 年龄 SibSp => 堂兄弟/妹个数 Parch => 父母与小孩个数 Ticket => 船票信息 Fare => 票价 Cabin => 客舱 Embarked => 登船港口

df=pd.read_csv('train.csv',names=['乘客ID','是否幸存','乘客等级','乘客姓名','性别','年龄','堂兄弟/妹个数','父母与小孩个数','船票信息','票价','客舱','登船港口'],index_col=0,header=0)df.head()

	是否幸存	乘客等级	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
乘客ID
1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

【思考】所谓将表头改为中文其中一个思路是：将英文额度表头替换成中文。还有其他的方法吗？

【思考回答】

读取的文件本身指定了表头的列名，默认header=None；如果没有，则默认header=0；index_col：默认None，可以使用列序号也可以使用列名，本题设置成index_col=0也与参考答案的方法一样。

表头英文改中文，实际是dataframe的列名修改问题，查了下资料，针对此问题，发现以下两种方法。

df=pd.read_csv('train.csv')df.rename(columns={
   'PassengerId':'乘客ID', 'Survived':'是否幸存', 'Pclass':'乘客等级', 'Name':'乘客姓名', 'Sex':'性别', 'Age':'年龄', 'SibSp':'堂兄弟/妹个数', 'Parch':'父母与小孩个数', 'Ticket':'船票信息', 'Fare':'票价', 'Cabin':'客舱', 'Embarked':'登船港口'}, inplace = True)df=df.set_index(keys='乘客ID')df.head()

	是否幸存	乘客等级	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
乘客ID
1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

df=pd.read_csv('train.csv')df.columns = ['乘客ID','是否幸存','乘客等级','乘客姓名','性别','年龄','堂兄弟/妹个数','父母与小孩个数','船票信息','票价','客舱','登船港口']df=df.set_index(keys='乘客ID')df.head()

	是否幸存	乘客等级	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
乘客ID
1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

1.2 初步观察

导入数据后，你可能要对数据的整体结构和样例进行概览，比如说，数据大小、有多少列，各列都是什么格式的，是否包含null等

1.2.1 任务一：查看数据的基本信息

df.info()

   
    Int64Index: 891 entries, 1 to 891Data columns (total 11 columns):是否幸存       891 non-null int64乘客等级       891 non-null int64乘客姓名       891 non-null object性别         891 non-null object年龄         714 non-null float64堂兄弟/妹个数    891 non-null int64父母与小孩个数    891 non-null int64船票信息       891 non-null object票价         891 non-null float64客舱         204 non-null object登船港口       889 non-null objectdtypes: float64(2), int64(4), object(5)memory usage: 83.5+ KB
   

【提示】有多个函数可以这样做，你可以做一下总结

df.describe()

	是否幸存	乘客等级	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	票价
count	891.000000	891.000000	714.000000	891.000000	891.000000	891.000000
mean	0.383838	2.308642	29.699118	0.523008	0.381594	32.204208
std	0.486592	0.836071	14.526497	1.102743	0.806057	49.693429
min	0.000000	1.000000	0.420000	0.000000	0.000000	0.000000
25%	0.000000	2.000000	20.125000	0.000000	0.000000	7.910400
50%	0.000000	3.000000	28.000000	0.000000	0.000000	14.454200
75%	1.000000	3.000000	38.000000	1.000000	0.000000	31.000000
max	1.000000	3.000000	80.000000	8.000000	6.000000	512.329200

df.columns

Index(['是否幸存', '乘客等级', '乘客姓名', '性别', '年龄', '堂兄弟/妹个数', '父母与小孩个数', '船票信息', '票价',       '客舱', '登船港口'],      dtype='object')

df.index

Int64Index([  1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,  10,            ...            882, 883, 884, 885, 886, 887, 888, 889, 890, 891],           dtype='int64', name='乘客ID', length=891)

df.values

array([[0, 3, 'Braund, Mr. Owen Harris', ..., 7.25, nan, 'S'],       [1, 1, 'Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)', ...,        71.2833, 'C85', 'C'],       [1, 3, 'Heikkinen, Miss. Laina', ..., 7.925, nan, 'S'],       ...,       [0, 3, 'Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"', ..., 23.45,        nan, 'S'],       [1, 1, 'Behr, Mr. Karl Howell', ..., 30.0, 'C148', 'C'],       [0, 3, 'Dooley, Mr. Patrick', ..., 7.75, nan, 'Q']], dtype=object)

1.2.2 任务二：观察表格前10行的数据和后15行的数据

df.head(10)

	是否幸存	乘客等级	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
乘客ID
1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S
6	0	3	Moran, Mr. James	male	NaN	0	0	330877	8.4583	NaN	Q
7	0	1	McCarthy, Mr. Timothy J	male	54.0	0	0	17463	51.8625	E46	S
8	0	3	Palsson, Master. Gosta Leonard	male	2.0	3	1	349909	21.0750	NaN	S
9	1	3	Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg)	female	27.0	0	2	347742	11.1333	NaN	S
10	1	2	Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem)	female	14.0	1	0	237736	30.0708	NaN	C

df.tail(15)

	是否幸存	乘客等级	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
乘客ID
877	0	3	Gustafsson, Mr. Alfred Ossian	male	20.0	0	0	7534	9.8458	NaN	S
878	0	3	Petroff, Mr. Nedelio	male	19.0	0	0	349212	7.8958	NaN	S
879	0	3	Laleff, Mr. Kristo	male	NaN	0	0	349217	7.8958	NaN	S
880	1	1	Potter, Mrs. Thomas Jr (Lily Alexenia Wilson)	female	56.0	0	1	11767	83.1583	C50	C
881	1	2	Shelley, Mrs. William (Imanita Parrish Hall)	female	25.0	0	1	230433	26.0000	NaN	S
882	0	3	Markun, Mr. Johann	male	33.0	0	0	349257	7.8958	NaN	S
883	0	3	Dahlberg, Miss. Gerda Ulrika	female	22.0	0	0	7552	10.5167	NaN	S
884	0	2	Banfield, Mr. Frederick James	male	28.0	0	0	C.A./SOTON 34068	10.5000	NaN	S
885	0	3	Sutehall, Mr. Henry Jr	male	25.0	0	0	SOTON/OQ 392076	7.0500	NaN	S
886	0	3	Rice, Mrs. William (Margaret Norton)	female	39.0	0	5	382652	29.1250	NaN	Q
887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.0	0	0	211536	13.0000	NaN	S
888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.0	0	0	112053	30.0000	B42	S
889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	NaN	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S
890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.0	0	0	111369	30.0000	C148	C
891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.0	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

1.2.4 任务三：判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返回False

df.isnull().head()

	是否幸存	乘客等级	乘客姓名	性别	年龄	堂兄弟/妹个数	父母与小孩个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
乘客ID
1	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
2	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
3	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
4	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
5	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False

【总结】上面的操作都是数据分析中对于数据本身的观察

【思考】对于一个数据，还可以从哪些方面来观察？找找答案，这个将对下面的数据分析有很大的帮助

# 数据的分布规则df.describe().T

	count	mean	std	min	25%	50%	75%	max
是否幸存	891.0	0.383838	0.486592	0.00	0.0000	0.0000	1.0	1.0000
乘客等级	891.0	2.308642	0.836071	1.00	2.0000	3.0000	3.0	3.0000
年龄	714.0	29.699118	14.526497	0.42	20.1250	28.0000	38.0	80.0000
堂兄弟/妹个数	891.0	0.523008	1.102743	0.00	0.0000	0.0000	1.0	8.0000
父母与小孩个数	891.0	0.381594	0.806057	0.00	0.0000	0.0000	0.0	6.0000
票价	891.0	32.204208	49.693429	0.00	7.9104	14.4542	31.0	512.3292

# 查看数据类型df.dtypes

是否幸存         int64乘客等级         int64乘客姓名        object性别          object年龄         float64堂兄弟/妹个数      int64父母与小孩个数      int64船票信息        object票价         float64客舱          object登船港口        objectdtype: object

# 统计每个类型的数量df.dtypes.value_counts()

object     5int64      4float64    2dtype: int64

# 查看列名（字段）all_columns = df.columns.tolist()all_columns

['是否幸存', '乘客等级', '乘客姓名', '性别', '年龄', '堂兄弟/妹个数', '父母与小孩个数', '船票信息', '票价', '客舱', '登船港口']

# 统计class值的属性情况count_classes=pd.value_counts(df['客舱'],sort=True).sort_index()# 查看唯一值df['客舱'].unique()

array([nan, 'C85', 'C123', 'E46', 'G6', 'C103', 'D56', 'A6',       'C23 C25 C27', 'B78', 'D33', 'B30', 'C52', 'B28', 'C83', 'F33',       'F G73', 'E31', 'A5', 'D10 D12', 'D26', 'C110', 'B58 B60', 'E101',       'F E69', 'D47', 'B86', 'F2', 'C2', 'E33', 'B19', 'A7', 'C49', 'F4',       'A32', 'B4', 'B80', 'A31', 'D36', 'D15', 'C93', 'C78', 'D35',       'C87', 'B77', 'E67', 'B94', 'C125', 'C99', 'C118', 'D7', 'A19',       'B49', 'D', 'C22 C26', 'C106', 'C65', 'E36', 'C54',       'B57 B59 B63 B66', 'C7', 'E34', 'C32', 'B18', 'C124', 'C91', 'E40',       'T', 'C128', 'D37', 'B35', 'E50', 'C82', 'B96 B98', 'E10', 'E44',       'A34', 'C104', 'C111', 'C92', 'E38', 'D21', 'E12', 'E63', 'A14',       'B37', 'C30', 'D20', 'B79', 'E25', 'D46', 'B73', 'C95', 'B38',       'B39', 'B22', 'C86', 'C70', 'A16', 'C101', 'C68', 'A10', 'E68',       'B41', 'A20', 'D19', 'D50', 'D9', 'A23', 'B50', 'A26', 'D48',       'E58', 'C126', 'B71', 'B51 B53 B55', 'D49', 'B5', 'B20', 'F G63',       'C62 C64', 'E24', 'C90', 'C45', 'E8', 'B101', 'D45', 'C46', 'D30',       'E121', 'D11', 'E77', 'F38', 'B3', 'D6', 'B82 B84', 'D17', 'A36',       'B102', 'B69', 'E49', 'C47', 'D28', 'E17', 'A24', 'C50', 'B42',       'C148'], dtype=object)

1.3 保存数据

1.3.1 任务一：将你加载并做出改变的数据，在工作目录下保存为一个新文件train_chinese.csv

df.to_csv('train_chinese.csv')

【总结】数据的加载以及入门，接下来就要接触数据本身的运算，我们将主要掌握numpy和pandas在工作和项目场景的运用。

2 数据载入及初步观察

2.1 知道你的数据叫什么

我们学习pandas的基础操作，那么上一节通过pandas加载之后的数据，其数据类型是什么呢？

开始前导入numpy和pandas

import numpy as npimport pandas as pd

2.1.1 任务一：pandas中有两个数据类型DataFrame和Series，通过查找简单了解他们。然后自己写一个关于这两个数据类型的小例子🌰[开放题]

s1=pd.Series([1,2,4,6,7,2])s2=pd.Series([4,3,1,57,8],index=['a','b','c','d','e'])s1s2

0    11    22    43    64    75    2dtype: int64a     4b     3c     1d    57e     8dtype: int64

s3=pd.DataFrame(np.random.rand(4,5),index=list("ABCD"),columns=list('abcde'))s3

	a	b	c	d	e
A	0.988975	0.112880	0.563509	0.426966	0.644645
B	0.476728	0.837772	0.948762	0.976766	0.281363
C	0.747808	0.210987	0.160245	0.525522	0.580353
D	0.889958	0.806357	0.359458	0.360051	0.466439

【扩展】

2.1.2 任务二：根据上节课的方法载入"train.csv"文件

df = pd.read_csv('train.csv')df

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.0	0	0	211536	13.0000	NaN	S
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.0	0	0	112053	30.0000	B42	S
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	NaN	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.0	0	0	111369	30.0000	C148	C
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.0	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

891 rows × 12 columns

也可以加载上一节课保存的"train_chinese.csv"文件。通过翻译版train_chinese.csv熟悉了这个数据集，然后我们对trian.csv来进行操作

2.1.3 任务三：查看DataFrame数据的每列的项

#写入代码df.columns

Index(['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp',       'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'],      dtype='object')

2.1.4 任务四：查看"cabin"这列的所有项 [有多种方法]

#写入代码df['Cabin'].head()

0     NaN1     C852     NaN3    C1234     NaNName: Cabin, dtype: object

#写入代码df.Cabin.head()

0     NaN1     C852     NaN3    C1234     NaNName: Cabin, dtype: object

2.1.5 任务五：加载文件"test_1.csv"，然后对比"train.csv"，看看有哪些多出的列，然后将多出的列删除

经过我们的观察发现一个测试集test_1.csv有一列是多余的，我们需要将这个多余的列删去

#写入代码test_1 = pd.read_csv('test_1.csv')test_1.head()

	Unnamed: 0	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	a
0	0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S	100
1	1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	100
2	2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	100
3	3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S	100
4	4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S	100

#写入代码del test_1['a']test_1.head()

	Unnamed: 0	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

【思考】还有其他的删除多余的列的方式吗？

【思考回答】

test_1 = pd.read_csv('test_1.csv')test_1.drop(['a'],axis=1).head()

	Unnamed: 0	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

【扩展】关于axis=0与axis=1

2.1.6 任务六： 将[‘PassengerId’,‘Name’,‘Age’,‘Ticket’]这几个列元素隐藏，只观察其他几个列元素

#写入代码df.drop(['PassengerId','Name','Age','Ticket'],axis=1).head()

	Survived	Pclass	Sex	SibSp	Parch	Fare	Cabin	Embarked
0	0	3	male	1	0	7.2500	NaN	S
1	1	1	female	1	0	71.2833	C85	C
2	1	3	female	0	0	7.9250	NaN	S
3	1	1	female	1	0	53.1000	C123	S
4	0	3	male	0	0	8.0500	NaN	S

【思考】对比任务五和任务六，是不是使用了不一样的方法(函数)，如果使用一样的函数如何完成上面的不同的要求呢？

【思考回答】

任务六其实是构建了一个新的修改后的副本，如果想要完全的删除你的数据结构，使其和任务五一样，则可以使用inplace=True，因为使用inplace就将原数据覆盖了，所以这里没有用。

2.2 筛选的逻辑pandas的条件筛选方式以及如何使用交集和并集操作

2.2.1 任务一： 我们以"Age"为筛选条件，显示年龄在10岁以下的乘客信息。

df[df["Age"]<10].head()

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
7	8	0	3	Palsson, Master. Gosta Leonard	male	2.0	3	1	349909	21.0750	NaN	S
10	11	1	3	Sandstrom, Miss. Marguerite Rut	female	4.0	1	1	PP 9549	16.7000	G6	S
16	17	0	3	Rice, Master. Eugene	male	2.0	4	1	382652	29.1250	NaN	Q
24	25	0	3	Palsson, Miss. Torborg Danira	female	8.0	3	1	349909	21.0750	NaN	S
43	44	1	2	Laroche, Miss. Simonne Marie Anne Andree	female	3.0	1	2	SC/Paris 2123	41.5792	NaN	C

2.2.2 任务二： 以"Age"为条件，将年龄在10岁以上和50岁以下的乘客信息显示出来，并将这个数据命名为midage

midage = df[(df["Age"]>10)& (df["Age"]<50)]midage.head()

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

【提示】了解pandas的条件筛选方式以及如何使用交集和并集操作

2.2.3 任务三：将midage的数据中第100行的"Pclass"和"Sex"的数据显示出来

midage = midage.reset_index(drop=True)midage.head()

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

【思考】这个reset_index()函数的作用是什么？如果不用这个函数，下面的任务会出现什么情况？

【思考回答】reset_index()可以重置索引。数据清洗时，会将带空值的行删除，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引。下面的任务会按着清洗后不连续的index进行操作。使用了reset_index()将重置index使其连续。

#不用reset_index()的输出midage.loc[[99],['Pclass','Sex']]

	Pclass	Sex
99	2	male

【注】此处index的值是从0开始计数的，所以第100行的index应该是99，下面几题也是如此，参考答案此处有误。

#使用reset_index()的输出，100行这两个值是一样的，我试了下101行两个值不一样midage.loc[[99],['Pclass','Sex']]

	Pclass	Sex
99	2	male

详情参考：

2.2.4 任务四：将midage的数据中第100，105，108行的"Pclass"，"Name"和"Sex"的数据显示出来

midage.loc[[99,104,107],['Pclass','Name','Sex']] #因为你主动的延长了行的距离，所以会产生表格形式

	Pclass	Name	Sex
99	2	Navratil, Mr. Michel ("Louis M Hoffman")	male
104	3	Corn, Mr. Harry	male
107	3	Bengtsson, Mr. John Viktor	male

【提示】使用pandas提出的简单方式，你可以看看loc方法

对比整体的数据位置，你有发现什么问题吗？那么如何解决？

2.2.5 任务五：使用iloc方法将midage的数据中第100，105，108行的"Pclass"，"Name"和"Sex"的数据显示出来

midage.iloc[[99,104,107],[2,3,4]]

	Pclass	Name	Sex
99	2	Navratil, Mr. Michel ("Louis M Hoffman")	male
104	3	Corn, Mr. Harry	male
107	3	Bengtsson, Mr. John Viktor	male

【总结】loc与iloc方法的区别：

loc:works on labels in the index.(通过行和列的索引来访问数据)

iloc:works on the positions in the index (so it only takes integers).(通过行和列的下标来访问数据)

详情参考：

3 探索性数据分析(EDA)

开始之前，导入numpy、pandas包和数据

#加载所需的库import numpy as npimport pandas as pd

#载入之前保存的train_chinese.csv数据，关于泰坦尼克号的任务，我们就使用这个数据text = pd.read_csv('train_chinese.csv')text.head()

	乘客ID	是否幸存	仓位等级	姓名	性别	年龄	兄弟姐妹个数	父母子女个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

3.1 了解你的数据吗？

教材《Python for Data Analysis》 第五章

3.1.1 任务一：利用Pandas对示例数据进行排序，要求升序

# 具体请看《利用Python进行数据分析》第五章 排序和排名 部分#自己构建一个都为数字的DataFrame数据frame = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2, 4)),                      index=['2', '1'],                      columns=['d', 'a', 'b', 'c'])

frame

	d	a	b	c
2	0	1	2	3
1	4	5	6	7

【问题】：大多数时候我们都是想根据列的值来排序,所以将你构建的DataFrame中的数据根据某一列，升序排列

#回答代码frame.sort_values(by='c')

	d	a	b	c
2	0	1	2	3
1	4	5	6	7

【注】原文的参考答案是frame.sort_values(by=‘c’, ascending=False)，这个是降序排列不是升序排列，在此纠正。

【思考】通过书本你能说出Pandas对DataFrame数据的其他排序方式吗？

【总结】下面将不同的排序方式做一个总结

1.让行索引升序排序

#代码frame.sort_index()

	d	a	b	c
1	4	5	6	7
2	0	1	2	3

2.让列索引升序排序

#代码frame.sort_index(axis=1)

	a	b	c	d
2	1	2	3	0
1	5	6	7	4

3.让列索引降序排序

#代码frame.sort_index(axis=1,ascending=False)

	d	c	b	a
2	0	3	2	1
1	4	7	6	5

4.让任选两列数据同时升序排序

#代码frame.sort_values(by=['a','c'])

	d	a	b	c
2	0	1	2	3
1	4	5	6	7

3.1.2 任务二：对泰坦尼克号数据（trian.csv）按票价和年龄两列进行综合排序（降序排列），从这个数据中你可以分析出什么？

'''在开始我们已经导入了train_chinese.csv数据，而且前面我们也学习了导入数据过程，根据上面学习，我们直接对目标列进行排序即可head(20) : 读取前20条数据'''

#代码text.sort_values(by=['票价','年龄'],ascending=False).head(20)

	乘客ID	是否幸存	仓位等级	姓名	性别	年龄	兄弟姐妹个数	父母子女个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
679	680	1	1	Cardeza, Mr. Thomas Drake Martinez	male	36.0	0	1	PC 17755	512.3292	B51 B53 B55	C
258	259	1	1	Ward, Miss. Anna	female	35.0	0	0	PC 17755	512.3292	NaN	C
737	738	1	1	Lesurer, Mr. Gustave J	male	35.0	0	0	PC 17755	512.3292	B101	C
438	439	0	1	Fortune, Mr. Mark	male	64.0	1	4	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
341	342	1	1	Fortune, Miss. Alice Elizabeth	female	24.0	3	2	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
88	89	1	1	Fortune, Miss. Mabel Helen	female	23.0	3	2	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
27	28	0	1	Fortune, Mr. Charles Alexander	male	19.0	3	2	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
742	743	1	1	Ryerson, Miss. Susan Parker "Suzette"	female	21.0	2	2	PC 17608	262.3750	B57 B59 B63 B66	C
311	312	1	1	Ryerson, Miss. Emily Borie	female	18.0	2	2	PC 17608	262.3750	B57 B59 B63 B66	C
299	300	1	1	Baxter, Mrs. James (Helene DeLaudeniere Chaput)	female	50.0	0	1	PC 17558	247.5208	B58 B60	C
118	119	0	1	Baxter, Mr. Quigg Edmond	male	24.0	0	1	PC 17558	247.5208	B58 B60	C
380	381	1	1	Bidois, Miss. Rosalie	female	42.0	0	0	PC 17757	227.5250	NaN	C
716	717	1	1	Endres, Miss. Caroline Louise	female	38.0	0	0	PC 17757	227.5250	C45	C
700	701	1	1	Astor, Mrs. John Jacob (Madeleine Talmadge Force)	female	18.0	1	0	PC 17757	227.5250	C62 C64	C
557	558	0	1	Robbins, Mr. Victor	male	NaN	0	0	PC 17757	227.5250	NaN	C
527	528	0	1	Farthing, Mr. John	male	NaN	0	0	PC 17483	221.7792	C95	S
377	378	0	1	Widener, Mr. Harry Elkins	male	27.0	0	2	113503	211.5000	C82	C
779	780	1	1	Robert, Mrs. Edward Scott (Elisabeth Walton Mc...	female	43.0	0	1	24160	211.3375	B3	S
730	731	1	1	Allen, Miss. Elisabeth Walton	female	29.0	0	0	24160	211.3375	B5	S
689	690	1	1	Madill, Miss. Georgette Alexandra	female	15.0	0	1	24160	211.3375	B5	S

【思考】排序后，如果我们仅仅关注年龄和票价两列。根据常识我知道发现票价越高的应该客舱越好，所以我们会明显看出，票价前20的乘客中存活的有14人，这是相当高的一个比例，那么我们后面是不是可以进一步分析一下票价和存活之间的关系，年龄和存活之间的关系呢？当你开始发现数据之间的关系了，数据分析就开始了。

当然，这只是我的想法，你还可以有更多想法，欢迎写在你的学习笔记中。

【我的思考】可以看出上述代码’票价’的优先级在’年龄’之前，在同等票价情况下才考虑年龄的降序排列。从上表考虑可以考虑哪些指标和票价的有关联，明显仓位等级1级是最好的仓位；我本身认为登船港口也应该有很大关系，按照我们的常识，应该是行程越远票价越高，但是表里不太明显，看不出哪个港口离终点更远。转而考虑客舱，按照经验，越好的客舱应该票价越高，结合登船港口，发现客舱的B、C好像影响不是很大，关键还是具体的舱位，接下来还需要进一步探索。

多做几个数据的排序

text_age=text.sort_values(by=['年龄','票价'],ascending=False).head(20)text_age‘年龄’

	乘客ID	是否幸存	仓位等级	姓名	性别	年龄	兄弟姐妹个数	父母子女个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
630	631	1	1	Barkworth, Mr. Algernon Henry Wilson	male	80.0	0	0	27042	30.0000	A23	S
851	852	0	3	Svensson, Mr. Johan	male	74.0	0	0	347060	7.7750	NaN	S
493	494	0	1	Artagaveytia, Mr. Ramon	male	71.0	0	0	PC 17609	49.5042	NaN	C
96	97	0	1	Goldschmidt, Mr. George B	male	71.0	0	0	PC 17754	34.6542	A5	C
116	117	0	3	Connors, Mr. Patrick	male	70.5	0	0	370369	7.7500	NaN	Q
745	746	0	1	Crosby, Capt. Edward Gifford	male	70.0	1	1	WE/P 5735	71.0000	B22	S
672	673	0	2	Mitchell, Mr. Henry Michael	male	70.0	0	0	C.A. 24580	10.5000	NaN	S
33	34	0	2	Wheadon, Mr. Edward H	male	66.0	0	0	C.A. 24579	10.5000	NaN	S
54	55	0	1	Ostby, Mr. Engelhart Cornelius	male	65.0	0	1	113509	61.9792	B30	C
456	457	0	1	Millet, Mr. Francis Davis	male	65.0	0	0	13509	26.5500	E38	S
280	281	0	3	Duane, Mr. Frank	male	65.0	0	0	336439	7.7500	NaN	Q
438	439	0	1	Fortune, Mr. Mark	male	64.0	1	4	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
545	546	0	1	Nicholson, Mr. Arthur Ernest	male	64.0	0	0	693	26.0000	NaN	S
275	276	1	1	Andrews, Miss. Kornelia Theodosia	female	63.0	1	0	13502	77.9583	D7	S
483	484	1	3	Turkula, Mrs. (Hedwig)	female	63.0	0	0	4134	9.5875	NaN	S
829	830	1	1	Stone, Mrs. George Nelson (Martha Evelyn)	female	62.0	0	0	113572	80.0000	B28	NaN
252	253	0	1	Stead, Mr. William Thomas	male	62.0	0	0	113514	26.5500	C87	S
555	556	0	1	Wright, Mr. George	male	62.0	0	0	113807	26.5500	NaN	S
570	571	1	2	Harris, Mr. George	male	62.0	0	0	S.W./PP 752	10.5000	NaN	S
170	171	0	1	Van der hoef, Mr. Wyckoff	male	61.0	0	0	111240	33.5000	B19	S

count_text_age=pd.value_counts(text_age['是否幸存'])count_text_age

0    151     5Name: 是否幸存, dtype: int64

【思考】通过年龄和票价的降序排列和是否幸存的统计，我们发现高龄老人票价差异较大，大多选择了1等仓。而年龄和存活的关系可以看出，20个高龄老人中有5人存活，和前一个表比较，这个存活率还是比较低的，有理由相信越高龄越不容易幸存。

3.1.3 任务三：利用Pandas进行算术计算，计算两个DataFrame数据相加结果

# 具体请看《利用Python进行数据分析》第五章 算术运算与数据对齐 部分#自己构建两个都为数字的DataFrame数据frame1_a = pd.DataFrame(np.arange(9.).reshape(3, 3),                     columns=['a', 'b', 'c'],                     index=['one', 'two', 'three'])frame1_b = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape(4, 3),                     columns=['a', 'e', 'c'],                     index=['first', 'one', 'two', 'second'])frame1_a

	a	b	c
one	0.0	1.0	2.0
two	3.0	4.0	5.0
three	6.0	7.0	8.0

frame1_b

	a	e	c
first	0.0	1.0	2.0
one	3.0	4.0	5.0
two	6.0	7.0	8.0
second	9.0	10.0	11.0

将frame_a和frame_b进行相加

#代码frame1_a + frame1_b

	a	b	c	e
first	NaN	NaN	NaN	NaN
one	3.0	NaN	7.0	NaN
second	NaN	NaN	NaN	NaN
three	NaN	NaN	NaN	NaN
two	9.0	NaN	13.0	NaN

【提醒】两个DataFrame相加后，会返回一个新的DataFrame，对应的行和列的值会相加，没有对应的会变成空值NaN。

当然，DataFrame还有很多算术运算，如减法，除法等，有兴趣的同学可以看《利用Python进行数据分析》第五章 算术运算与数据对齐 部分，多在网络上查找相关学习资料。

3.1.4 任务四：通过泰坦尼克号数据如何计算出在船上最大的家族有多少人？

'''还是用之前导入的chinese_train.csv如果我们想看看在船上，最大的家族有多少人（‘兄弟姐妹个数’+‘父母子女个数’），我们该怎么做呢？'''max(text['兄弟姐妹个数'] + text['父母子女个数'])

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【提醒】我们只需找出”兄弟姐妹个数“和”父母子女个数“之和最大的数，当然你还可以想出很多方法和思考角度，欢迎你来说出你的看法。

【想法】可以分别看看最大兄弟姐妹个数，和最大父母子女个数，再通过降序排列看看包含两者不同优先级的信息，估计出船上最大家族的人数。

#代码max(text['兄弟姐妹个数'])max(text['父母子女个数'])

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text.sort_values(by=['兄弟姐妹个数','父母子女个数'],ascending=False).head()

	乘客ID	是否幸存	仓位等级	姓名	性别	年龄	兄弟姐妹个数	父母子女个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
159	160	0	3	Sage, Master. Thomas Henry	male	NaN	8	2	CA. 2343	69.55	NaN	S
180	181	0	3	Sage, Miss. Constance Gladys	female	NaN	8	2	CA. 2343	69.55	NaN	S
201	202	0	3	Sage, Mr. Frederick	male	NaN	8	2	CA. 2343	69.55	NaN	S
324	325	0	3	Sage, Mr. George John Jr	male	NaN	8	2	CA. 2343	69.55	NaN	S
792	793	0	3	Sage, Miss. Stella Anna	female	NaN	8	2	CA. 2343	69.55	NaN	S

text.sort_values(by=['父母子女个数','兄弟姐妹个数'],ascending=False).head()

	乘客ID	是否幸存	仓位等级	姓名	性别	年龄	兄弟姐妹个数	父母子女个数	船票信息	票价	客舱	登船港口
678	679	0	3	Goodwin, Mrs. Frederick (Augusta Tyler)	female	43.0	1	6	CA 2144	46.9000	NaN	S
13	14	0	3	Andersson, Mr. Anders Johan	male	39.0	1	5	347082	31.2750	NaN	S
25	26	1	3	Asplund, Mrs. Carl Oscar (Selma Augusta Emilia...	female	38.0	1	5	347077	31.3875	NaN	S
610	611	0	3	Andersson, Mrs. Anders Johan (Alfrida Konstant...	female	39.0	1	5	347082	31.2750	NaN	S
638	639	0	3	Panula, Mrs. Juha (Maria Emilia Ojala)	female	41.0	0	5	3101295	39.6875	NaN	S

【结论】通过比较发现最大家族应该是兄弟姐妹8个，父母子女2个的家族。

3.1.5 任务五：学会使用Pandas describe()函数查看数据基本统计信息

#(1) 关键知识点示例做一遍（简单数据）# 具体请看《利用Python进行数据分析》第五章 汇总和计算描述统计 部分#自己构建一个有数字有空值的DataFrame数据frame2 = pd.DataFrame([[1.4, np.nan],                        [7.1, -4.5],                       [np.nan, np.nan],                        [0.75, -1.3]                      ], index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['one', 'two'])frame2

	one	two
a	1.40	NaN
b	7.10	-4.5
c	NaN	NaN
d	0.75	-1.3

调用 describe 函数，观察frame2的数据基本信息

#代码frame2.describe()

	one	two
count	3.000000	2.000000
mean	3.083333	-2.900000
std	3.493685	2.262742
min	0.750000	-4.500000
25%	1.075000	-3.700000
50%	1.400000	-2.900000
75%	4.250000	-2.100000
max	7.100000	-1.300000

3.1.6 任务六：分别看看泰坦尼克号数据集中 票价、父母子女 这列数据的基本统计数据，你能发现什么？

#看看泰坦尼克号数据集中 票价 这列数据的基本统计数据#代码text['票价'].describe()

count    891.000000mean      32.204208std       49.693429min        0.00000025%        7.91040050%       14.45420075%       31.000000max      512.329200Name: 票价, dtype: float64

【思考】从上面数据我们可以看出，

一共有891个票价数据， 平均值约为：32.20， 标准差约为49.69，说明票价波动特别大， 25%的人的票价是低于7.91的，50%的人的票价低于14.45，75%的人的票价低于31.00， 票价最大值约为512.33，最小值为0。 从上述规律我们可以推测票价的概率分布应该是重尾分布， 大多数人的票价（超过75%）达不到平均值。

多做几个组数据的统计，看看你能分析出什么？

# 写下你的其他分析text['父母子女个数'].describe()

count    891.000000mean       0.381594std        0.806057min        0.00000025%        0.00000050%        0.00000075%        0.000000max        6.000000Name: 父母子女个数, dtype: float64

【思考】从上述数据可以看出没带父母子女登船的人占了大多数，平均值约为0.38，标准差约为0.81，说明父母子女个数波动很大，父母子女个数最大值是6个，超过75%的人没带父母子女出行。

4 学习感受

这次八月组队学习，在datawhale团队无私组织贡献下，认识了一批优秀的小伙伴，并非常荣幸和各位大佬组队打怪，本人非科班出身底子较薄，为了不拖后腿，这两天查了不少资料，不断敲代码测试并和小伙伴们讨论，以加深对知识的理解。总之，这种沉浸式的学习感觉非常好。虽然我是第一次用Jupyter lab和用markdown来写博客，但是只要有决心并着手行动，很快就能进入正轨。感谢辛勤负责的组长！感谢不吝分享赐教各位组员！感谢大群里有意思的小伙伴们！感谢为这次活动默默奉献的datawhale人员！

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1. Python for Data Analysis

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