项目案例6: 泰坦尼克号饼状图

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2023-01-12 21:54:11

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泰坦尼克号数据_泰坦尼克号数据分析报告 891名乘客中遇难乘客有549⼈，占61.6%，⽣还乘客342⼈，占38.4%.各等级船舱乘客⼈数各等级船舱乘客⼈数 Pclass_count=titanic_data['Pclass'].value_counts().sort_index() #⽤Bar_pie()函数作条形图和饼状图 Bar_pie(Pclass_count) 三等船舱乘客最多，占55.1%；⼀等船舱次之占24.2%；⼆级船舱乘客最少，占20.7%.男⼥乘客分布情况男⼥乘客分布情况 Sex_count=titanic_data['Sex'].value_counts() print(Sex_count) Bar_pie(Sex_count) male 577 female 314 Name: Sex, dtype: int64 男乘客有577⼈，占64.8%；⼥乘客有314⼈，占35.2%.乘客年龄分布情况乘客年龄分布情况 In [84]: #乘客年龄分布直⽅图 #创建figure、subplot，并⽤hist作条形图 fig_Age=plt.figure(figsize=(10,5)) ax_Age=fig_Age.add_subplot(1,2,1) titanic_data['Age'].hist(bins=10,color='g',alpha=0.3,grid=False) #设置x轴刻度标签 ax_Age.set_xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]) #添加标题，x轴标签，y轴标签 ax_Age.set_title('Hist plot of Age') ax_Age.set_xlabel('Age') ax_Age.set_ylabel('number of people') #乘客年龄分布箱线图 #作箱线图 plt.subplot(122) titanic_data.boxplot(column='Age',showfliers=False) #添加y轴标签 plt.ylabel('Age') plt.title('boxplot of Fare') titanic_data['Age'].describe() count 891.000000 mean 29.544332 std 13.013778 min 0.000000 25% 22.000000 50% 29.000000 75% 35.000000 max 80.000000 Name: Age, dtype: float64 乘客年龄⼤概成正态分布，平均年龄29岁多，最⼤的80岁，最⼩的不到1岁（利⽤int()取整，不到1岁的为0）.兄弟姐妹、配偶在船上的兄弟姐妹、配偶在船上的乘客分布情况条形图乘客分布情况条形图 #创建figure、subplot，⽤plot()作柱状图 fig_SibSp=plt.figure(figsize=(10,5)) ax_SibSp=fig_SibSp.add_subplot(1,2,1) SibSp_count=titanic_data['SibSp'].value_counts() SibSp_count.plot(kind='bar') #添加标题，x轴标签，y轴标签 ax_SibSp.set_title('Bar plot of SibSp') ax_SibSp.set_xlabel('number of SibSp') ax_SibSp.set_ylabel('number of people') #拥有各数量的兄弟姐妹、配偶的乘客⽐例条形图 plt.subplot(122) SibSp_count.div(SibSp_count.sum()).plot(kind='bar') #添加标题,x、y轴标签 plt.title('Ratio of people in SibSp') plt.xlabel('SibSp') plt.ylabel('ratio') 在船上没有兄弟姐妹配偶的乘客较多，占68.2%.⽗母、孩⼦在船上的乘客分布条形图⽗母、孩⼦在船上的乘客分布条形图 Parch_count=titanic_data['Parch'].value_counts() #创建figure、subplot，⽤plot()作柱状图 fig_Parch=plt.figure(figsize=(10,5)) ax_Parch=fig_Parch.add_subplot(1,2,1) Parch_count.plot(kind='bar') #添加标题，x、y轴标签 ax_Parch.set_title('Bar plot of Parch') ax

生成的图表包含柱状图，折线图，饼状图，词云图，雷达图，文本框图。图2-7 添加乘客生存人数文本框内容，调整颜色字体大小。图2-8 添加乘客死亡人数文本框内容，调整颜色字体大小。图2-6 添加乘客总人数文本框内容，调整颜色字体大小。图2-13 确定与饼状图相关的数据集。图2-15 确定与词云图相关的数据集图。图2-17 确定与折线图相关的数据集。图2-18 确定与横轴，纵轴，颜色。图2-9 选择与雷达图相关的数据集。图2-11 选择与柱状图相关的数据。图2-14 确定角度，标签，颜色。

壹猫眼Top100电影数据分析概述从这一节开始，我们就综合利用已学到的一些分析技术来尝试做一些比较复杂的实际数据分析项目。在这些实际的项目案例中，我们将会看到一个完整的数据分析流程：数据清理——数据分析——数据可视化(即数据解释)。最终使得用户能够一眼看清楚一批复杂数据中所蕴含的知识。本节所要讲的一个案例是：对利用爬虫手段从猫眼网站所爬下来的Top100的电影数据展开分析。在爬下来的电影...

本课程所有的项目案例的数据包括： 泰坦尼克号的数据、iris 数据、航班数据、金融累的数据，通过这些数据分析，可以快速的让大家掌握项目中plotly 进行数据绘图分析。Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，通过观察数据，对age进行直方图的展示，实际age 数据存在missing，先用dropna函数删除missing 的数据，否则无法绘制出图形。都可以通过这种图表观察到这种数据。

Python数据可视化教程：基于Plotly的动态可视化绘图 JAVA企业级...

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