Python数据分析与可视化：泰坦尼克号幸存者案例

首先，我们需要导入所需的库。在这个案例中，我们将使用pandas来处理数据，matplotlib和seaborn来进行可视化。如果你还没有这些库，可以使用以下命令安装：

pip install pandas matplotlib seaborn

接下来，我们将加载泰坦尼克号幸存者数据。我们将使用pandas的read_csv函数来读取数据，并将其存储在一个DataFrame对象中。

import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv('titanic_data.csv')

在加载数据后，我们首先需要对数据进行清洗。清洗的目的是删除或更正错误或不一致的数据，以确保数据的质量和准确性。在这个案例中，我们将删除缺失值和异常值，并将性别列中的字符串值转换为数字值。

# 删除缺失值和异常值
titanic_data = titanic_data.dropna()
titanic_data = titanic_data.replace({'性别': {'男': 0, '女': 1}})

接下来，我们将进行数据探索性分析。我们将使用pandas的describe函数来获取数据的统计摘要，包括计数、平均值、标准差、最小值、25%、50%、75%分位数和最大值。这将帮助我们了解数据的分布和特征。

# 描述性统计
titanic_data.describe()

接下来，我们将进行可视化呈现。我们将使用matplotlib和seaborn库来完成。首先，我们将绘制幸存者和死亡者的年龄分布图。这将帮助我们了解幸存者和死亡者在年龄方面的差异。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 绘制年龄分布图
age_distribution = titanic_data[['年龄', '是否幸存']].groupby('是否幸存').mean().reset_index()
sns.barplot(x='是否幸存', y='年龄', data=age_distribution)
plt.title('幸存者和死亡者的年龄分布')
plt.show()

接下来，我们将绘制性别和是否幸存的关系图。这将帮助我们了解不同性别在幸存率方面的差异。

# 绘制性别和幸存关系图
sns.factorplot(x='性别', y='是否幸存', data=titanic_data, kind='point')
plt.title('性别和幸存关系')
plt.show()

最后，我们将绘制船票等级和幸存关系图。这将帮助我们了解不同船票等级在幸存率方面的差异。

# 绘制船票等级和幸存关系图
sns.factorplot(x='船票等级', y='是否幸存', data=titanic_data, kind='point')
plt.title('船票等级和幸存关系')
plt.show()