<jupyter_start><jupyter_text><NAME>  Titanic con Pandas      Cargar los datos del CSV en dataset.<jupyter_code>import pandas as pd
#cargar en dataset
csv_titanic_entero=pd.read_csv('titanic3.csv')
print(csv_titanic_entero.columns)<jupyter_output>Index(['pclass', 'survived', 'name', 'sex', 'age', 'sibsp', 'parch', 'ticket',
       'fare', 'cabin', 'embarked', 'boat', 'body', 'home.dest'],
      dtype='object')<jupyter_text>Previsualizar las primeras filas del dataset (5 lineas).<jupyter_code>csv_titanic_5lineas=pd.read_csv("titanic3.csv", nrows=5)
print(csv_titanic_5lineas)<jupyter_output>pclass  survived                                             name     sex  \
0       1         1                    <NAME>  female   
1       1         1                   Allison, Master. <NAME>    male   
2       1         0                     <NAME>  female   
3       1         0             Allison, Mr. <NAME>    male   
4       1         0  Allison, Mrs. <NAME> (<NAME>)  female   

       age  sibsp  parch  ticket      fare    cabin embarked  boat   body  \
0  29.0000      0      0   24160  211.3375       B5        S   2.0    NaN   
1   0.9167      1      2  113781  151.5500  C22 C26        S  11.0    NaN   
2   2.0000      1      2  113781  151.5500  C22 C26        S   NaN    NaN   
3  30.0000      1      2  113781  151.5500  C22 C26        S   NaN  135.0   
4  25.0000      1      2  113781  151.5500  C22 C26        S   NaN    NaN   

                         home.dest  
0                  [...]<jupyter_text>Media de edad de los pasajeros.<jupyter_code>media_edad_pasajeros = csv_titanic_entero['age'].mean()
print(media_edad_pasajeros)<jupyter_output>29.8811345124283<jupyter_text>Histograma representativo de la edad de los pasajeros. X: Numero de pasajeros - Y: Edad del pasajero<jupyter_code>csv_titanic_edades=csv_titanic_entero['age']
#He cacharreado con los parametros que le hemos pasados
histogram = csv_titanic_edades.plot.hist(x="Nº personas",y="edad",color="green",orientation="horizontal")
print(histogram)<jupyter_output>AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)<jupyter_text>Calcula el número de pasajeros con billetes de primera, segunda o tercera clase.<jupyter_code>#.loc accede a columnas o filas con ese nombre y que sean iguales a algo
pasajeros_clase1 = csv_titanic_entero.loc[csv_titanic_entero['pclass'] == 1].index.size
pasajeros_clase2 = csv_titanic_entero.loc[csv_titanic_entero['pclass'] == 2].index.size
pasajeros_clase3 = csv_titanic_entero.loc[csv_titanic_entero['pclass'] == 3].index.size
#sin .loc
pasajeros_totales=csv_titanic_entero['ticket'].index.size

print(f"""Pasajeros 1ªClase: {pasajeros_clase1}.
Pasajeros 2ªClase: {pasajeros_clase2}.
Pasajeros 3ªClase: {pasajeros_clase3}.""")
print(f"Pasajeros totales: {pasajeros_totales}.")<jupyter_output>Pasajeros 1ªClase: 323.
Pasajeros 2ªClase: 277.
Pasajeros 3ªClase: 709.
Pasajeros totales: 1309.<jupyter_text>Realiza una tabla pivot con la tasa de supervivencia en función del tipo de billete.<jupyter_code>csv_titanic_entero.pivot_table('survived','pclass')<jupyter_output><empty_output>
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