<jupyter_start><jupyter_text>Day03 Assignment * dataset    - https://www.kaggle.com/c/titanic    - 위의 파일 수정 1. 첨부된 데이터 파일을 불러와서2. 데이터의 일부 확인하기 head, tail3. 그래프    1. 연령대 히스토그램    2. 객실 등급별 -> 생존여부 (Survived) - 막대    3. 성별 -> 생존여부(Survived) - 막대  0. 모듈 불러오기<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 경고 메시지가 나타나지 않게
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>0. 폰트 적용<jupyter_code>from matplotlib import font_manager # 폰트 매니저 불러오기
#font_manager.fontManager.ttflist

# for f in font_manager.fontManager.ttflist:
#     if 'Gothic' in f.name or 'Myung' in f.name:
#         print(f.name, f.fname)
        
plt.rc('font', family='Yu Gothic')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>1. 첨부된 데이터 파일을 불러와서<jupyter_code>titanic = pd.read_csv('../data/titanic.csv', index_col = 0)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>2. 데이터 확인 (head, tail,info)<jupyter_code>titanic.head(5)
titanic.tail(5)
titanic.info()<jupyter_output><class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1309 entries, 0 to 1308
Data columns (total 14 columns):
 #   Column     Non-Null Count  Dtype  
---  ------     --------------  -----  
 0   pclass     1309 non-null   int64  
 1   survived   1309 non-null   int64  
 2   name       1309 non-null   object 
 3   sex        1309 non-null   object 
 4   age        1046 non-null   float64
 5   sibsp      1309 non-null   int64  
 6   parch      1309 non-null   int64  
 7   ticket     1309 non-null   object 
 8   fare       1308 non-null   float64
 9   cabin      295 non-null    object 
 10  embarked   1307 non-null   object 
 11  boat       486 non-null    object 
 12  body       121 non-null    float64
 13  home.dest  745 non-null    object 
dtypes: float64(3), int64(4), object(7)
memory usage: 153.4+ KB<jupyter_text>3. 그래프  A.연령대 히스토그램<jupyter_code># 1. 연령대를 선택
titanic['age']
# 2. 히스토그램 그리기
graph = titanic['age'].hist(bins=10)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>B.객실 등급별 -> 생존여부 (Survived) - 막대<jupyter_code>titanic.groupby('pclass').sum()['survived'].plot.bar()
# titanic[['pclass', 'survived']].groupby(['pclass'], as_index=True).mean().plot.bar()
# 생존자, 사망자 Grouping
titanic.groupby(['pclass', 'survived']).count()['name'].plot.bar() # name외에 결측치 없는 다른데이터 (sex, age 등) 선택가능<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>C.성별 -> 생존여부(Survived) - 막대<jupyter_code>titanic.groupby('sex').sum()['survived'].plot.bar()
# titanic[['sex', 'survived']].groupby(['sex'], as_index=True).mean().plot.bar()
# 생존자, 사망자 Grouping
titanic.groupby(['sex', 'survived']).count()['name'].plot.bar() # name외에 결측치 없는 다른데이터 (age, pclass 등) 선택가능<jupyter_output><empty_output>
StarcoderdataJupyterStructuredCleanDedup