Статья Автор: Миняев Александр

penguin

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Загрузка данных
df = pd.read_csv("titanic.csv")

# Удаляем строки с пропущенными значениями в нужных колонках
df_clean = df.dropna(subset=["Sex", "Pclass", "Age"])

# Группировка всех пассажиров по классу и полу
gender_class_counts = df_clean.groupby(["Pclass", "Sex"]).size().unstack()

# Группировка только выживших пассажиров по классу и полу
survived = df_clean[df_clean["Survived"] == 1]
survived_gender_class_counts = survived.groupby(["Pclass", "Sex"]).size().unstack()

# Настройка визуализации
sns.set(style="whitegrid")
plt.figure(figsize=(12, 5))

# График 1: Все пассажиры
plt.subplot(1, 2, 1)
gender_class_counts.plot(kind="bar", stacked=True, colormap="inferno", ax=plt.gca())
plt.title("Пассажиры по полу и классу")
plt.xlabel("Класс")
plt.ylabel("Количество")

# График 2: Только выжившие
plt.subplot(1, 2, 2)
survived_gender_class_counts.plot(kind="bar", stacked=True, colormap="coolwarm", ax=plt.gca())
plt.title("Выжившие по полу и классу")
plt.xlabel("Класс")
plt.ylabel("Количество")

plt.tight_layout()
plt.show()

Прикрепленные файлы
titanic.csv

Чтобы оставить комментарий нужна авторизация

Печать