一、读入titanic.xlsx文件，按照教材示例步骤，完成数据清洗。
titanic数据集包含11个特征，分别是：
Survived:0代表死亡，1代表存活
Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3)
Name:乘客姓名
Sex:乘客性别
Age:乘客年龄(有缺失)
SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)
Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)
Ticket:票号(字符串)
Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等)
Cabin:乘客所在船舱(有缺失)
Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)
1.读取文件
import pandas as pd titanic=pd.DataFrame(pd.read_excel(r'E:\360MoveData\Users\Asus\Desktop\python作业\data\titanic-2.xlsx')) titanic.head()
2.删除无效列
#删除无效列
titanic.drop('embark_town',axis=1,inplace=True)
titanic.head()
3.查找重复值
#查找重复值 titanic.duplicated()
4.删除重复值
#删除重复值 titanic=titanic.drop_duplicates() titanic.head()
5.统计空值个数
# 统计空值的个数 titanic['who'].isnull().value_counts()
6.使用fillna方法填充空值
# 使用fillna方法填充空值
titanic['who'] = titanic['who'] .fillna('man')
titanic
7.使用fillna方法为age字段填充平均值
# 使用fillna方法为age字段填充平均值 titanic['age'] = titanic['age'] .fillna(titanic['age'].mean()) titanic.head()
8.使用describe查看统计信息
#使用describe查看统计信息 titanic.describe()
9.将异常值替换为平均值
# 将异常值替换为平均值 titanic.replace([512.329200],titanic['fare'].mean())
二、对titanic数据集完成以下统计操作
1.统计乘客死亡和存活人数
titanic['survived'].value_counts()
2.统计乘客中男女性别人数
titanic['sex'].value_counts()
3.统计男女获救的人数
titanic.groupby(['survived','sex']).size()
4.统计乘客所在的船舱等级的人数
titanic['pclass'].value_counts()
5.使用corr（）函数，判断两个属性是否具有相关性，分析舱位的高低和存活率的关系
titanic['survived'].corr(titanic['pclass'])
舱位高低与存活率成负关系，可以看出舱位越高，存活率月底。
6.画出乘客票价与舱位等级的箱体图Boxplot，从图中能够得到哪些结论？
titanic.boxplot(['fare'],['pclass'])
舱位1的费用比舱位2和3高且浮动较大，舱位等级越高费用越高。