Учебно-методические комплексы

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('titanic.csv')   # укажите путь к файлу

df.head()          # первые 5 строк
df.tail()          # последние 5 строк
df.info()          # типы данных и количество ненулевых значений
df.describe()      # статистика по числовым столбцам

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

# 2. Проверьте результат
df.head()

# 3. Заполните пропуски в возрасте средним значением
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

# 4. Заполните пропуски в Embarked наиболее частым значением
most_common = df['Embarked'].mode()[0]
df['Embarked'].fillna(most_common, inplace=True)

# 5. Проверьте, что пропусков больше нет
df.info()

# 1. Гистограмма распределения возраста
plt.hist(df['Age'], bins=20, edgecolor='black')
plt.title('Распределение возраста пассажиров')
plt.xlabel('Возраст')
plt.ylabel('Количество')
plt.show()

# 2. Столбчатая диаграмма: выживаемость по классу
survival_by_class = df.groupby('Pclass')['Survived'].mean()
survival_by_class.plot(kind='bar', color=['red', 'blue', 'green'])
plt.title('Доля выживших по классу билета')
plt.xlabel('Класс')
plt.ylabel('Доля выживших')
plt.xticks(rotation=0)
plt.show()

# 3. Сравнение выживаемости мужчин и женщин
survival_by_sex = df.groupby('Sex')['Survived'].mean()
survival_by_sex.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.title('Выживаемость: мужчины vs женщины')
plt.ylabel('')
plt.show()