数据集中包含了乘客的信息,包括性别、年龄、客舱等级以及是否生还等字段。 3. 性别维度的生存率分析 性别可能是影响生存率的一个重要因素。为了分析不同性别的生存率,我们可以使用饼状图来展示数据。 importmatplotlib.pyplotasplt# 统计生还和遇难人数survived_gender=df[df['Survived']==1]['Sex'].value_counts(...
在这场悲剧中,有一些因素可以被用于预测乘客的生存率,如性别、年龄以及乘客所在的客舱等级。本文将使用Python采集泰坦尼克号的生存率数据,并通过不同维度的分析来揭示一些有趣的发现。 数据 python 读取数据 泰坦尼克号python生存率数据 泰坦尼克号生存率分析 机器学习实测 titanic 数据首先我们需要三个数据集 这里我放在...