第二章：第三节数据重构笔记

本文主要是介绍第二章：第三节数据重构笔记，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

开始之前，导入numpy、pandas包和数据

# 导入基本库
import numpy as np
import pandas as pd

import os
os.getcwd()

'C:\\Users\\Hello\\Desktop\\hands-on-data-analysis-master\\chapterTwo'

# 载入data文件中的:train-left-up.csv
df=pd.read_csv('./data/train-left-up.csv')
df.head()

	PassengerId	Survived	Pclass	Name
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry

2 第二章：数据重构

2.4 数据的合并

2.4.1 任务一：将data文件夹里面的所有数据都载入，观察数据的之间的关系

#写入代码
text_left_up = pd.read_csv("./data/train-left-up.csv")
text_left_down = pd.read_csv("data/train-left-down.csv")
text_right_up = pd.read_csv("data/train-right-up.csv")
text_right_down = pd.read_csv("data/train-right-down.csv")

#写入代码

text_left_up.head(2)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...

text_left_down.head(2)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name
0	440	0	2	Kvillner, Mr. Johan Henrik Johannesson
1	441	1	2	Hart, Mrs. Benjamin (Esther Ada Bloomfield)

import torch 
#!torch.cat()/?
#cat=torch.cat(torch.tensor(np.array(text_left_up,text_left_down)),dim=0)
#cat

#dataframe=pd.DataFrame(text_left_up,text_left_down,text_right_up,text_right_down).values

text_right_up.head(2)

	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C

text_right_down.head(2)

	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	male	31.0	0	0	C.A. 18723	10.50	NaN	S
1	female	45.0	1	1	F.C.C. 13529	26.25	NaN	S

【提示】结合之前我们加载的train.csv数据，大致预测一下上面的数据是什么

上面的数据应该是根据性别、年龄、票价等预测出如果失事后，是否可以存活

2.4.2：任务二：使用concat方法：将数据train-left-up.csv和train-right-up.csv横向合并为一张表，并保存这张表为result_up

#写入代码
list1= [text_left_up,text_right_up]
result_up = pd.concat(list1,axis=1)
result_up.head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S

2.4.3 任务三：使用concat方法：将train-left-down和train-right-down横向合并为一张表，并保存这张表为result_down。然后将上边的result_up和result_down纵向合并为result。

#写入代码
list2=[text_left_down,text_right_down]
result_down=pd.concat(list2,axis=1)
list3=[result_up,result_down]
result=pd.concat(list3,axis=0)#按行拼接
result.head()

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	373450	8.0500	NaN	S

2.4.4 任务四：使用DataFrame自带的方法join方法和append：完成任务二和任务三的任务

pandas.DataFrame.join  join()是向右扩展添加
DataFrame.join(other, on=None, how=’left’, lsuffix=”, rsuffix=”, sort=False)

通过索引或者指定的列连接两个DataFrame。通过一个list可以一次高效的连接多个DataFrame。

参数说明
other:【DataFrame，或者带有名字的Series，或者DataFrame的list】如果传递的是Series，那么其name属性应当是一个集合，
    并且该集合将会作为结果DataFrame的列名
on:【列名称，或者列名称的list/tuple，或者类似形状的数组】连接的列，默认使用索引连接
how:【{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, default: ‘left’】连接的方式，默认为左连接
lsuffix:【string】左DataFrame中重复列的后缀
rsuffix:【string】右DataFrame中重复列的后缀
sort:【boolean, default False】按照字典顺序对结果在连接键上排序。如果为False，连接键的顺序取决于连接类型（关键字）。

#写入代码
result_up = text_left_up.join(text_right_up)
result_down = text_left_down.join(text_right_down)
result = result_up.append(result_down)
result.head()

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	373450	8.0500	NaN	S

2.4.5 任务五：使用Panads的merge方法和DataFrame的append方法：完成任务二和任务三的任务

#写入代码
result_up = pd.merge(text_left_up,text_right_up,left_index=True,right_index=True)
result_down = pd.merge(text_left_down,text_right_down,left_index=True,right_index=True)
result = result_up.append(result_down)
result.head(2)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C

【思考】对比merge、join以及concat的方法的不同以及相同。思考一下在任务四和任务五的情况下，为什么都要求使用DataFrame的append方法，如何只要求使用merge或者join可不可以完成任务四和任务五呢？

对比merge、join以及concat的方法的不同以及相同:
    join()和merge()一样，支持how的四种模式：inner, left, right, outer，其实join()就是merge()的一种封装，后台调用的正是merge()。
    只是为了调用更为简单，才有了join(),merge()和join()是横向拼接，缺省以左侧表格为主，以NaN填充补位
    concat是Pandas的方法，缺省是纵向拼接，这一点就和merge,join不同。虽然concat可以指定轴向axis=1来实现横向拼接。
    concat定位于数据的连接，这更多的停留在物理融合的层面，而merge则更深入地通过共同的index或是共同项，将两组数据从业务层面进行拼和。
这三种方法各自的特点：

merge()

merge()函数用于将DataFrame与其他数据以内部联接inner，外部联接outer，左联接left，右联接right的模式进行合并。
以索引或共同列进行拼接。
如果使用共同列进行拼接，则索引将被忽略。
如果按索引进行合并，则索引将被合并为一个唯一索引。

join()

join()用于横向连接两个或更多个DataFrames。
后台调用用的是merge，默认为按索引连接。
按照索引或共同列进行拼接。
默认为左连接，可以像merge一样指定参数为右连接，内连接和外连接。

concat()

缺省为垂直连接两个或更多DataFrame和Series。
通过指定axis参数可以实现横向连接。
默认为外连接outer，可以通过join='inner'进行内连接操作。

在任务四和任务五的情况下，使用DataFrame的append方法是为了纵向拼接，
只要求使用merge或者join目前我觉得不可以完成任务四和任务五，因为他们都是横向拼接的

2.4.6 任务六：完成的数据保存为result.csv

#写入代码

result.to_csv('result.csv')

2.5 换一种角度看数据

2.5.1 任务一：将我们的数据变为Series类型的数据

#写入代码
unit_result=result.stack().head()
unit_result.head()

0  PassengerId                          1
   Survived                             0
   Pclass                               3
   Name           Braund, Mr. Owen Harris
   Sex                               male
dtype: object

#写入代码

unit_result.to_csv('unit_result.csv')

将我们的数据变为Series类型的数据 stack（)即“堆叠”，作用是将列旋转到行数据

载入上一个任务人保存的文件中:result.csv，并查看这个文件

text = pd.read_csv(‘result.csv’)
text.head()




<div>
<style>
    .dataframe thead tr:only-child th {
        text-align: right;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: left;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>Unnamed: 0</th>
      <th>PassengerId</th>
      <th>Survived</th>
      <th>Pclass</th>
      <th>Name</th>
      <th>Sex</th>
      <th>Age</th>
      <th>SibSp</th>
      <th>Parch</th>
      <th>Ticket</th>
      <th>Fare</th>
      <th>Cabin</th>
      <th>Embarked</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>0</td>
      <td>1</td>
      <td>0</td>
      <td>3</td>
      <td>Braund, Mr. Owen Harris</td>
      <td>male</td>
      <td>22.0</td>
      <td>1</td>
      <td>0</td>
      <td>A/5 21171</td>
      <td>7.2500</td>
      <td>NaN</td>
      <td>S</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>1</td>
      <td>2</td>
      <td>1</td>
      <td>1</td>
      <td>Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...</td>
      <td>female</td>
      <td>38.0</td>
      <td>1</td>
      <td>0</td>
      <td>PC 17599</td>
      <td>71.2833</td>
      <td>C85</td>
      <td>C</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>2</td>
      <td>3</td>
      <td>1</td>
      <td>3</td>
      <td>Heikkinen, Miss. Laina</td>
      <td>female</td>
      <td>26.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>STON/O2. 3101282</td>
      <td>7.9250</td>
      <td>NaN</td>
      <td>S</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>3</td>
      <td>4</td>
      <td>1</td>
      <td>1</td>
      <td>Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)</td>
      <td>female</td>
      <td>35.0</td>
      <td>1</td>
      <td>0</td>
      <td>113803</td>
      <td>53.1000</td>
      <td>C123</td>
      <td>S</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>4</td>
      <td>5</td>
      <td>0</td>
      <td>3</td>
      <td>Allen, Mr. William Henry</td>
      <td>male</td>
      <td>35.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>373450</td>
      <td>8.0500</td>
      <td>NaN</td>
      <td>S</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>



# 2 第二章：数据重构


## 第一部分：数据聚合与运算

### 2.6 数据运用

#### 2.6.1 任务一：通过教材《Python for Data Analysis》P303、Google or anything来学习了解GroupBy机制

#写入心得
groupby()用于分组计算，最基本的就是组内计数, 求和, 求均值, 求方差

#### 2.4.2：任务二：计算泰坦尼克号男性与女性的平均票价


```python
# 写入代码
mean_ave  = text['Fare'].groupby(text['Sex']).mean()
mean_ave

Sex
female    44.479818
male      25.523893
Name: Fare, dtype: float64

在了解GroupBy机制之后，运用这个机制完成一系列的操作，来达到我们的目的。

下面通过几个任务来熟悉GroupBy机制。

2.4.3：任务三：统计泰坦尼克号中男女的存活人数

# 写入代码
survived_sex = text['Survived'].groupby(text['Sex']).sum()
survived_sex.head()

Sex
female    233
male      109
Name: Survived, dtype: int64

2.4.4：任务四：计算客舱不同等级的存活人数

# 写入代码
survived_pclass = text['Survived'].groupby(text['Pclass']).sum()
survived_pclass

Pclass
1    136
2     87
3    119
Name: Survived, dtype: int64

【提示：】表中的存活那一栏，可以发现如果还活着记为1，死亡记为0

【思考】从数据分析的角度，上面的统计结果可以得出那些结论

#思考心得

存活人数中，一等舱较多，票价较高，且多为女性

【思考】从任务二到任务三中，这些运算可以通过agg()函数来同时计算。并且可以使用rename函数修改列名。你可以按照提示写出这个过程吗？

#思考心得
text.groupby('Sex').agg({'Fare': 'mean', 'Pclass': 'count'}).rename(
    columns= {'Fare': 'mean_fare', 'Pclass': 'count_pclass'})

	mean_fare	count_pclass
Sex
female	44.479818	314
male	25.523893	577

2.4.5：任务五：统计在不同等级的票中的不同年龄的船票花费的平均值

# 写入代码
text.groupby(['Pclass','Age'])['Fare'].mean()

Pclass  Age  
1       0.92     151.550000
        2.00     151.550000
        4.00      81.858300
        11.00    120.000000
        14.00    120.000000
        15.00    211.337500
        16.00     61.293067
        17.00     92.261100
        18.00    169.612500
        19.00     92.692500
        21.00    139.206933
        22.00     91.656660
        23.00    146.544433
        24.00    122.997614
        25.00     99.356967
        26.00     54.425000
        27.00     92.957300
        28.00     47.830200
        29.00    102.645833
        30.00     67.017367
        31.00     87.527500
        32.00     53.395850
        33.00     58.650000
        34.00     26.550000
        35.00    165.744911
        36.00    125.623611
        37.00     45.118067
        38.00    103.711800
        39.00     65.918320
        40.00     69.336660
                    ...    
3       31.00     11.216071
        32.00     17.335758
        33.00     10.844787
        34.00      9.248950
        34.50      6.437500
        35.00      9.736800
        36.00     12.081933
        37.00      8.756250
        38.00     13.748950
        39.00     21.945833
        40.00     13.599160
        40.50     11.125000
        41.00     20.283325
        42.00      8.066675
        43.00     20.466667
        44.00     10.031250
        45.00     13.025840
        45.50      7.225000
        47.00     10.250000
        48.00     21.114600
        49.00      0.000000
        50.00      8.050000
        51.00      7.618067
        55.50      8.050000
        59.00      7.250000
        61.00      6.237500
        63.00      9.587500
        65.00      7.750000
        70.50      7.750000
        74.00      7.775000
Name: Fare, Length: 182, dtype: float64

2.4.6：任务六：将任务二和任务三的数据合并，并保存到sex_fare_survived.csv

# 写入代码
#result = pd.merge(means,survived_sex,on='Sex')
result = means.append(survived_sex)
result
result.to_csv('sex_fare_survived.csv')

2.4.7：任务七：得出不同年龄的总的存活人数，然后找出存活人数的最高的年龄，最后计算存活人数最高的存活率（存活人数/总人数）

# 写入代码
survived_age = text['Survived'].groupby(text['Age']).sum()
survived_age.head()

Age
0.42    1
0.67    1
0.75    2
0.83    2
0.92    1
Name: Survived, dtype: int64

找出存活人数的最高的年龄

# 写入代码  找出存活人数的最高的年龄
survived_age[survived_age.values==survived_age.max()]

Age
24.0    15
Name: Survived, dtype: int64

# 写入代码  计算存活人数最高的存活率（存活人数/总人数）
rsum = text['Survived'].sum()
precetn =survived_age.max()/rsum
precetn

0.043859649122807015

载入上一个任务人保存的文件中:result.csv，并查看这个文件

text = pd.read_csv(‘result.csv’)
text.head()




<div>
<style>
    .dataframe thead tr:only-child th {
        text-align: right;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: left;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>Unnamed: 0</th>
      <th>PassengerId</th>
      <th>Survived</th>
      <th>Pclass</th>
      <th>Name</th>
      <th>Sex</th>
      <th>Age</th>
      <th>SibSp</th>
      <th>Parch</th>
      <th>Ticket</th>
      <th>Fare</th>
      <th>Cabin</th>
      <th>Embarked</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>0</td>
      <td>1</td>
      <td>0</td>
      <td>3</td>
      <td>Braund, Mr. Owen Harris</td>
      <td>male</td>
      <td>22.0</td>
      <td>1</td>
      <td>0</td>
      <td>A/5 21171</td>
      <td>7.2500</td>
      <td>NaN</td>
      <td>S</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>1</td>
      <td>2</td>
      <td>1</td>
      <td>1</td>
      <td>Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...</td>
      <td>female</td>
      <td>38.0</td>
      <td>1</td>
      <td>0</td>
      <td>PC 17599</td>
      <td>71.2833</td>
      <td>C85</td>
      <td>C</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>2</td>
      <td>3</td>
      <td>1</td>
      <td>3</td>
      <td>Heikkinen, Miss. Laina</td>
      <td>female</td>
      <td>26.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>STON/O2. 3101282</td>
      <td>7.9250</td>
      <td>NaN</td>
      <td>S</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>3</td>
      <td>4</td>
      <td>1</td>
      <td>1</td>
      <td>Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)</td>
      <td>female</td>
      <td>35.0</td>
      <td>1</td>
      <td>0</td>
      <td>113803</td>
      <td>53.1000</td>
      <td>C123</td>
      <td>S</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>4</td>
      <td>5</td>
      <td>0</td>
      <td>3</td>
      <td>Allen, Mr. William Henry</td>
      <td>male</td>
      <td>35.0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>373450</td>
      <td>8.0500</td>
      <td>NaN</td>
      <td>S</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>



# 2 第二章：数据重构


## 第一部分：数据聚合与运算

### 2.6 数据运用

#### 2.6.1 任务一：通过教材《Python for Data Analysis》P303、Google or anything来学习了解GroupBy机制

#写入心得
groupby()用于分组计算，最基本的就是组内计数, 求和, 求均值, 求方差

#### 2.4.2：任务二：计算泰坦尼克号男性与女性的平均票价


```python
# 写入代码
mean_ave  = text['Fare'].groupby(text['Sex']).mean()
mean_ave

Sex
female    44.479818
male      25.523893
Name: Fare, dtype: float64

在了解GroupBy机制之后，运用这个机制完成一系列的操作，来达到我们的目的。

下面通过几个任务来熟悉GroupBy机制。

2.4.3：任务三：统计泰坦尼克号中男女的存活人数

# 写入代码
survived_sex = text['Survived'].groupby(text['Sex']).sum()
survived_sex.head()

Sex
female    233
male      109
Name: Survived, dtype: int64

2.4.4：任务四：计算客舱不同等级的存活人数

# 写入代码
survived_pclass = text['Survived'].groupby(text['Pclass']).sum()
survived_pclass

Pclass
1    136
2     87
3    119
Name: Survived, dtype: int64

【提示：】表中的存活那一栏，可以发现如果还活着记为1，死亡记为0

【思考】从数据分析的角度，上面的统计结果可以得出那些结论

#思考心得

存活人数中，一等舱较多，票价较高，且多为女性

【思考】从任务二到任务三中，这些运算可以通过agg()函数来同时计算。并且可以使用rename函数修改列名。你可以按照提示写出这个过程吗？

#思考心得
text.groupby('Sex').agg({'Fare': 'mean', 'Pclass': 'count'}).rename(
    columns= {'Fare': 'mean_fare', 'Pclass': 'count_pclass'})

	mean_fare	count_pclass
Sex
female	44.479818	314
male	25.523893	577

2.4.5：任务五：统计在不同等级的票中的不同年龄的船票花费的平均值

# 写入代码
text.groupby(['Pclass','Age'])['Fare'].mean()

Pclass  Age  
1       0.92     151.550000
        2.00     151.550000
        4.00      81.858300
        11.00    120.000000
        14.00    120.000000
        15.00    211.337500
        16.00     61.293067
        17.00     92.261100
        18.00    169.612500
        19.00     92.692500
        21.00    139.206933
        22.00     91.656660
        23.00    146.544433
        24.00    122.997614
        25.00     99.356967
        26.00     54.425000
        27.00     92.957300
        28.00     47.830200
        29.00    102.645833
        30.00     67.017367
        31.00     87.527500
        32.00     53.395850
        33.00     58.650000
        34.00     26.550000
        35.00    165.744911
        36.00    125.623611
        37.00     45.118067
        38.00    103.711800
        39.00     65.918320
        40.00     69.336660
                    ...    
3       31.00     11.216071
        32.00     17.335758
        33.00     10.844787
        34.00      9.248950
        34.50      6.437500
        35.00      9.736800
        36.00     12.081933
        37.00      8.756250
        38.00     13.748950
        39.00     21.945833
        40.00     13.599160
        40.50     11.125000
        41.00     20.283325
        42.00      8.066675
        43.00     20.466667
        44.00     10.031250
        45.00     13.025840
        45.50      7.225000
        47.00     10.250000
        48.00     21.114600
        49.00      0.000000
        50.00      8.050000
        51.00      7.618067
        55.50      8.050000
        59.00      7.250000
        61.00      6.237500
        63.00      9.587500
        65.00      7.750000
        70.50      7.750000
        74.00      7.775000
Name: Fare, Length: 182, dtype: float64

2.4.6：任务六：将任务二和任务三的数据合并，并保存到sex_fare_survived.csv

# 写入代码
#result = pd.merge(means,survived_sex,on='Sex')
result = means.append(survived_sex)
result
result.to_csv('sex_fare_survived.csv')

2.4.7：任务七：得出不同年龄的总的存活人数，然后找出存活人数的最高的年龄，最后计算存活人数最高的存活率（存活人数/总人数）

# 写入代码
survived_age = text['Survived'].groupby(text['Age']).sum()
survived_age.head()

Age
0.42    1
0.67    1
0.75    2
0.83    2
0.92    1
Name: Survived, dtype: int64

找出存活人数的最高的年龄

# 写入代码  找出存活人数的最高的年龄
survived_age[survived_age.values==survived_age.max()]

Age
24.0    15
Name: Survived, dtype: int64

# 写入代码  计算存活人数最高的存活率（存活人数/总人数）
rsum = text['Survived'].sum()
precetn =survived_age.max()/rsum
precetn

0.043859649122807015

这篇关于第二章：第三节数据重构笔记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

Java教程

第二章：第三节数据重构笔记

开始之前，导入numpy、pandas包和数据

2 第二章：数据重构

2.4 数据的合并

2.4.1 任务一：将data文件夹里面的所有数据都载入，观察数据的之间的关系

2.4.2：任务二：使用concat方法：将数据train-left-up.csv和train-right-up.csv横向合并为一张表，并保存这张表为result_up

2.4.3 任务三：使用concat方法：将train-left-down和train-right-down横向合并为一张表，并保存这张表为result_down。然后将上边的result_up和result_down纵向合并为result。

2.4.4 任务四：使用DataFrame自带的方法join方法和append：完成任务二和任务三的任务

2.4.5 任务五：使用Panads的merge方法和DataFrame的append方法：完成任务二和任务三的任务

2.4.6 任务六：完成的数据保存为result.csv

2.5 换一种角度看数据

2.5.1 任务一：将我们的数据变为Series类型的数据

载入上一个任务人保存的文件中:result.csv，并查看这个文件

2.4.3：任务三：统计泰坦尼克号中男女的存活人数

2.4.4：任务四：计算客舱不同等级的存活人数

2.4.5：任务五：统计在不同等级的票中的不同年龄的船票花费的平均值

2.4.6：任务六：将任务二和任务三的数据合并，并保存到sex_fare_survived.csv

2.4.7：任务七：得出不同年龄的总的存活人数，然后找出存活人数的最高的年龄，最后计算存活人数最高的存活率（存活人数/总人数）

载入上一个任务人保存的文件中:result.csv，并查看这个文件

2.4.3：任务三：统计泰坦尼克号中男女的存活人数

2.4.4：任务四：计算客舱不同等级的存活人数

2.4.5：任务五：统计在不同等级的票中的不同年龄的船票花费的平均值

2.4.6：任务六：将任务二和任务三的数据合并，并保存到sex_fare_survived.csv

2.4.7：任务七：得出不同年龄的总的存活人数，然后找出存活人数的最高的年龄，最后计算存活人数最高的存活率（存活人数/总人数）

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