一、這是kaggle上面的鐵達尼號題，看帖子上有資料探索過程，照著做了一下，感覺跟r差不多，應該是我還沒有深入學吧。
二、matplotlib的作圖子包pyplot先學一下，plt.figure()是定義乙個影象，再用figure.add_subplot()方法增加子圖，設定圖的排列順序。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
dt=pd.read_csv('c:\\users\\administrator\\desktop\\tatannic\\train.csv')
#第二個圖，年紀和人數的關係
age=dt.age
mean=age.mean()
age=age.fillna(mean)
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,2,1)
ax.hist(age,bins=10)
plt.xlabel('age')
plt.ylabel('count of people')
#第二個圖，船票和人數的關係
fare=dt.fare
ax=fig.add_subplot(1,2,2)
ax.hist(fare,bins=10)
plt.xlabel('fare')
plt.show()
#畫船票和人數的箱子圖
fig2=plt.figure()
ax=fig2.add_subplot(1,1,1)
ax.boxplot(fare)
plt.xlabel('fare')
plt.ylabel('count of people')
三、資料的groupby、
一直按照結合sql語句、r語言，python學習資料處理，基本上思想都是處理乙個表。
pandas中的groupby是乙個方法，引數是某一列。
>dt.groupby(['pclass','survived']).pclass.count()
out[52]:
pclass survived
1 0 80
1 136
2 0 97
1 87
3 0 372
1 119
name: pclass, dtype: int64
會按照pclass和survived聚合，而且會分別做統計。
統計每個pclass每一類字段對應的survived屬性的總量。
>dt.groupby('pclass').survived.count()
out[66]:
pclass
1 216
2 184
3 491
統計每個pclass每一類字段對應的survived屬性為1的總量
>dt.groupby(['pclass']).survived.sum()
out[71]:
pclass
1 136
2 87
3 119
name: survived, dtype: int64
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