天池学习数据可视化

本文主要是介绍天池学习数据可视化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

以下代码都在jupyter notebook 运行过

复习

回顾学习完第一章，我们对泰坦尼克号数据有了基本的了解，也学到了一些基本的统计方法，第二章中我们学习了数据的清理和重构，使得数据更加的易于理解；今天我们要学习的是第二章第三节：数据可视化，主要给大家介绍一下Python数据可视化库Matplotlib，在本章学习中，你也许会觉得数据很有趣。在打比赛的过程中，数据可视化可以让我们更好的看到每一个关键步骤的结果如何，可以用来优化方案，是一个很有用的技巧。

数据可视化

导入文件

text = pd.read_csv("C:/Users/10464/Desktop/动手学数据分析-组队学习版/第二章项目集合/result.csv")
text.head()

展示数据集中男女生存分布的情况

text.groupby(['Sex','Survived'])['Survived'].count()

在这里插入图片描述

sex = text.groupby('Sex')['Survived'].sum()
sex.plot.bar()
plt.title('survivetext.groupby(['Sex','Survived'])['Survived'].count().unstack().plot(kind='bar',stacked='True')d_count')
plt.show()

在这里插入图片描述

fare_sur = text.groupby(['Fare'])['Survived'].value_counts().sort_values(ascending=False)
fare_sur

在这里插入图片描述

# 排序后绘折线图
fig = plt.figure(figsize=(20, 18))
fare_sur.plot(grid=True)
plt.legend()
plt.show()

在这里插入图片描述

# 排序前绘折线图
fare_sur1 = text.groupby(['Fare'])['Survived'].value_counts()
fare_sur1

在这里插入图片描述

fig = plt.figure(figsize=(20, 18))
fare_sur1.plot(grid=True)
plt.legend()
plt.show()

在这里插入图片描述

# 1表示生存，0表示死亡
pclass_sur = text.groupby(['Pclass'])['Survived'].value_counts()
pclass_sur

在这里插入图片描述

import seaborn as sns
sns.countplot(x="Pclass", hue="Survived", data=text)

在这里插入图片描述
可视化展示泰坦尼克号数据集中不同年龄的人生存与死亡人数分布情况。

facet = sns.FacetGrid(text, hue="Survived",aspect=3)
facet.map(sns.kdeplot,'Age',shade= True)
facet.set(xlim=(0, text['Age'].max()))
facet.add_legend()

在这里插入图片描述

text.Age[text.Pclass == 1].plot(kind='kde')
text.Age[text.Pclass == 2].plot(kind='kde')
text.Age[text.Pclass == 3].plot(kind='kde')
plt.xlabel("age")
plt.legend((1,2,3),loc="best")