Учебно-методические комплексы

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns



# Загрузка данных

df = pd.read_csv('titanic.csv')



# Очистка

df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)

df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

df['Embarked'].fillna(df['Embarked'].mode()[0], inplace=True)



# Преобразуем Survived в категорию для лучшей визуализации

df['Survived'] = df['Survived'].astype('category')

# Выбираем числовые столбцы

numeric_cols = ['Age', 'Fare', 'SibSp', 'Parch']



# Pairplot с разделением по выживаемости

sns.pairplot(df[numeric_cols + ['Survived']], hue='Survived', diag_kind='hist')

plt.suptitle('Парные зависимости признаков', y=1.02)

plt.show()

# Сравнение возраста выживших и погибших

plt.figure(figsize=(10, 6))

sns.violinplot(x='Survived', y='Age', data=df)

plt.title('Распределение возраста выживших и погибших')

plt.xlabel('Выжил (1 — да, 0 — нет)')

plt.ylabel('Возраст')

plt.show()



# Сравнение цены билета по классам

plt.figure(figsize=(10, 6))

sns.violinplot(x='Pclass', y='Fare', data=df)

plt.title('Распределение цены билета по классам')

plt.xlabel('Класс')

plt.ylabel('Цена билета')

plt.show()

# Зависимость возраста от цены билета

sns.jointplot(x='Age', y='Fare', data=df, kind='scatter', alpha=0.5)

plt.suptitle('Зависимость возраста от цены билета', y=1.02)

plt.show()



# С гистограммами и регрессией

sns.jointplot(x='Age', y='Fare', data=df, kind='reg')

plt.suptitle('Зависимость возраста от цены билета (с регрессией)', y=1.02)

plt.show()

# Сводная таблица: выживаемость по классу и полу

pivot_survival = df.pivot_table(index='Pclass', columns='Sex', values='Survived', aggfunc='mean')



# Тепловая карта

plt.figure(figsize=(8, 5))

sns.heatmap(pivot_survival, annot=True, cmap='RdYlGn', vmin=0, vmax=1, fmt='.2f', linewidths=1)

plt.title('Выживаемость по классу и полу')

plt.show()



# Сводная таблица: средняя цена билета по классу и полу

pivot_fare = df.pivot_table(index='Pclass', columns='Sex', values='Fare', aggfunc='mean')

plt.figure(figsize=(8, 5))

sns.heatmap(pivot_fare, annot=True, cmap='Blues', fmt='.0f', linewidths=1)

plt.title('Средняя цена билета по классу и полу')

plt.show()

# Количество выживших и погибших

plt.figure(figsize=(8, 5))

sns.countplot(x='Survived', data=df)

plt.title('Количество выживших и погибших')

plt.xlabel('Выжил (1 — да, 0 — нет)')

plt.ylabel('Количество')

plt.show()



# Количество пассажиров по портам посадки

plt.figure(figsize=(8, 5))

sns.countplot(x='Embarked', data=df)

plt.title('Количество пассажиров по портам посадки')

plt.xlabel('Порт посадки')

plt.ylabel('Количество')

plt.show()



# Средняя выживаемость по портам

plt.figure(figsize=(8, 5))

sns.barplot(x='Embarked', y='Survived', data=df)

plt.title('Выживаемость по портам посадки')

plt.xlabel('Порт посадки')

plt.ylabel('Доля выживших')

plt.show()