pandans_matplotlib&seaborn库

数据源:链接: https://pan.baidu.com/s/1EFqJFXf70t2Rubkh6D19aw 提取码: syqg
数据源示例:

探索泰坦尼克灾难数据

步骤1 导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

步骤2 从以下地址导入数据

path1='pandas_exercise\exercise_data/train.csv'

步骤3 将数据框命名为titanic

titanic=pd.read_csv(path1)

步骤4 将PassengerId设置为索引

titanic=titanic.set_index('PassengerId')
print(titanic.head())

步骤5 绘制一个展示男女乘客比例的扇形图

males=(titanic['Sex']=='male').sum()
females=(titanic['Sex']=='female').sum()
propotion=[males,females]
plt.pie(propotion,labels=['male','female'],explode=[0.15,0],startangle=90,autopct='%1.1f%%')
plt.title('Sex Propotion')
plt.show()


步骤6 绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 用sns

lm=sns.lmplot(data=titanic,x='Age',y='Fare',hue='Sex')
lm.set(title='Fare * Age')
axes = lm.axes
axes[0,0].set_ylim(-5,)
axes[0,0].set_xlim(-5,85)
plt.show()


步骤7 有多少人生还?

print(titanic['Survived'].sum())

步骤8 绘制一个展示船票价格的直方图

binsval=np.arange(0,600,10)
plt.hist(titanic.Fare,bins=binsval)
plt.xlabel('Fare')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Fare payed Histogram')
plt.show()


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