一、读入titanic.xlsx文件，按照教材示例步骤，完成数据清洗。

titanic数据集包含11个特征，分别是：

Survived:0代表死亡，1代表存活

Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3)

Name:乘客姓名

Sex:乘客性别

Age:乘客年龄(有缺失)

SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)

Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)

Ticket:票号(字符串)

Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等)

Cabin:乘客所在船舱(有缺失)

Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)

importpandas as pd

titanic= pd.read_excel('G:\ppp/titanic.xlsx')

titanic.head()

二、对titanic数据集完成以下统计操作

1.统计乘客死亡和存活人数

survived = titanic['survived'].value_counts()print("乘客存活人数：{}\n乘客死亡人数：{}".format(survived[1],survived[0])

2.统计乘客中男女性别人数

sex = titanic['sex'].value_counts()print("乘客中男性性别人数：{}\n乘客中女性性别人数：{}".format(sex[0],sex[1]))

3.统计男女获救的人数

titanic['pclass'].value_counts()

4.统计乘客所在的船舱等级的人数

pclass = titanic['pclass'].value_counts()print("乘客所在的船舱等级是1的人数为：{}\n乘客所在的船舱等级是2的人数为：{}\n乘客所在的船舱等级是3的人数为：{}".format(pclass[1],pclass[2],pclass[3]))

5.使用corr（）函数，判断两个属性是否具有相关性，分析舱位的高低和存活率的关系

print("舱位的高低和存活率的相关性为",titanic[u'survived'].corr(titanic[u'pclass']))

6.画出乘客票价与舱位等级的箱体图Boxplot，从图中能够得到哪些结论？

titanic.boxplot(['fare'],['pclass'])