Python数据分析实战：泰坦尼克幸存者数据分析与可视化

项目背景：

本项目旨在利用Python编程语言，结合Pandas和Matplotlib库，对泰坦尼克号乘客数据进行分析，探究乘客性别、仓位等因素与幸存率之间的关系，并通过数据可视化手段直观展示分析结果。

项目目标：

1. 数据加载与清洗： 读取泰坦尼克乘客数据文件 (titanic.csv)，并进行数据清洗，处理缺失值。2. 数据分析： * 计算不同性别乘客的幸存率。 * 分析不同仓位乘客的幸存率。3. 数据可视化： * 绘制柱状图，比较不同性别和仓位乘客的幸存人数。 * 绘制折线图，展示不同因素下幸存率的变化趋势。

项目实施步骤：

1. 环境搭建： * 创建名为'data_analysis'的项目文件夹。 * 将泰坦尼克乘客数据文件 (titanic.csv) 放入项目文件夹。 * 使用PyCharm或其他Python IDE创建Python文件 (例如：titanic_analysis.py)。

2. **代码编写：**python# 导入所需库import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt

读取数据文件data = pd.read_csv('./titanic.csv')

数据清洗：删除'票房'字段的缺失值data.dropna(subset=['票房'], inplace=True)

数据分析与可视化

... (根据具体需求编写代码，例如计算幸存率、绘制图表等)

示例：绘制性别与幸存人数的柱状图survived_by_sex = data.groupby('性别')['幸存'].sum()survived_by_sex.plot(kind='bar')plt.xlabel('性别')plt.ylabel('幸存人数')plt.title('泰坦尼克号乘客性别与幸存人数')plt.show()

... (其他数据分析与可视化代码)

项目结果：

• 项目将生成包含数据分析结果的图表，例如柱状图和折线图，用于直观展示不同因素与乘客幸存率之间的关系。* 通过分析结果，可以得出关于泰坦尼克号乘客幸存情况的结论，例如女性乘客和高仓位乘客的幸存率更高。

项目总结：

本项目通过Python编程语言和数据分析工具，对泰坦尼克幸存者数据进行了深入分析，并以可视化的方式呈现分析结果。这为我们理解历史事件、探索数据规律提供了有效方法。