<jupyter_start><jupyter_text>Verificando a relação do porto que embarcou com a sobrevivência  Também pegamos a média de idade de cada porto<jupyter_code>titanic_df.groupby(['Embarked']).mean()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Verificando a relação das pessoas que tinham irmãos e sua sobrevivência<jupyter_code>titanic_df.groupby(['SibSp','Survived']).count()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Parece que quanto mais filhos tinham uma familia, menor a chance de sobrevivência<jupyter_code>titanic_df.groupby(['Parch','Survived']).count()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>a mesma coisa para o número de filhos  Plot com a relação da idade/Sobreviveu<jupyter_code>sns.regplot(titanic_df['Age'],titanic_df['Survived'])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>A regressão linear nos mostra que a chance de sobrevivência é menor quanto maior a idade<jupyter_code>sns.factorplot('Sex',data=titanic_df,kind="count")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>haviam quase 2x mais homens que mulheres  Vamos separar por Classeutilizar o HUE realiza a separação automaticamente!<jupyter_code>sns.factorplot('Sex',data=titanic_df,kind="count",hue='Pclass')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>O contrario agora  Separar as classes por sexo<jupyter_code>sns.factorplot('Pclass',data=titanic_df,kind="count",hue='Sex')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Vamos definir quem são criançasUtilizando o pd.apply<jupyter_code>def define_child(passageiro):
    """
    Recebemos passageiro como parametro pois temos q imaginar o que virá do DataFrame.
    Neste caso, virá uma row com as informações Age e Sex. 
    """
    age,sex = passageiro
    
    if age < 16:
        return 'child'
    else:
        return sex<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Adicionaremos uma row nova para identificar as crianças, mulheres e homens<jupyter_code>titanic_df['person'] = titanic_df[['Age','Sex']].apply(define_child,axis=1)
titanic_df.head(10)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Agora temos crianças, mulheres e homens. Podemos plotar e saber a quantidade de crianças também!<jupyter_code>sns.factorplot('Pclass',data=titanic_df,kind="count",hue='person')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Histograma das idades<jupyter_code>titanic_df['Age'].hist(bins=70)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Vamos ver o histograma das idades das crianças<jupyter_code>titanic_df[titanic_df['person'] == 'child']['Age'].hist(bins=50)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>```data_frame[ data_frame['coluna'] == valor]``` <-- Essa operação realiza um filtro na coluna do DF pelo valor. Para plotar o gráfico acima foi feito o seguinte:filtrado todas as crianças, selecionei a coluna de idade e entao pedi o histograma.<jupyter_code>sns.regplot(
    titanic_df[titanic_df['person'] == 'child']['Pclass'],
    titanic_df[titanic_df['person'] == 'child']['Survived']
           )<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Aparentemente crianças da classe 3sobreviveram mais<jupyter_code>sns.regplot(
    titanic_df[titanic_df['Sex']=='female']['Pclass'],
    titanic_df[titanic_df['Sex']=='female']['Survived'],
    color="green"
)

sns.regplot(
    titanic_df[titanic_df['Sex']=='male']['Pclass'],
    titanic_df[titanic_df['Sex']=='male']['Survived'],
    color = "blue"
    )<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Passageiros da classe 3 sobreviveram mais!  Facet Grid ***https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html***<jupyter_code>fig = sns.FacetGrid(titanic_df,hue='Sex',aspect=4)
fig.map(sns.kdeplot,'Age',shade=True)


"""
Setando no gráfico o limite máximo para o eixo X. (0 e a maior idade registrada)
"""
oldest = titanic_df['Age'].max()
fig.set(xlim=(0,oldest))
fig.add_legend()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Brincando um pouco com os plots disponíveis no SeaBorn***https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.distplot.html***<jupyter_code>fig2 = sns.FacetGrid(titanic_df,hue='person',aspect=4)
fig2.map(sns.distplot,'Age')


oldest = titanic_df['Age'].max()
fig2.set(xlim=(0,oldest))
fig2.add_legend()
fig2 = sns.FacetGrid(titanic_df,hue='Pclass',aspect=4)
fig2.map(sns.distplot,'Age')


oldest = titanic_df['Age'].max()
fig2.set(xlim=(0,oldest))
fig2.add_legend()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Vamos analisar onde estavam as cabines dos passageiros<jupyter_code>deck = titanic_df['Cabin'].dropna()
deck.head()
"""
For loop em uma linha
"""
levels = [i[0] for i in deck]
len(levels)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Factor Plot no seaborn*** https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.factorplot.html *** Caso esteja trabalhando para contar ocorrências de strings, você deve indicar o argumento ```kind='count'```. Caso contrário dará erro<jupyter_code>c_df = pd.DataFrame(levels,columns=['Cabin'])

sns.factorplot('Cabin',data=c_df,palette='winter_d',kind="count")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Verificando quantas pessoas de cada cidade embarcaram e quais classes<jupyter_code>sns.factorplot('Embarked',data=titanic_df,kind='count',hue='Pclass')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Quantas pessoas estavam com familiares? Quem estava sozinho e quem estava com família<jupyter_code>titanic_df['# Familia'] = titanic_df['SibSp'] + titanic_df['Parch']
titanic_df['# Familia']<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Relação do Número de familiares e se sobreviveram<jupyter_code>sns.factorplot('# Familia',data=titanic_df,kind='count',hue='Survived')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Plot da regressão<jupyter_code>sns.regplot('# Familia',"Survived",titanic_df)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Leve aumento quanto mais gente na família  Relação entre a Idade e a Sobrevivência***https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.lmplot.html***<jupyter_code>sns.lmplot('Age','Survived',data=titanic_df)
sns.lmplot('Age','Survived',data=titanic_df,hue='Pclass')
ages = [10,20,40,60,80]
sns.lmplot('Age','Survived',data=titanic_df,hue='Pclass',x_bins=ages)
sns.lmplot('Age','Survived',data=titanic_df,hue='Sex',x_bins=ages)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Vamos tentar relacionar as Cabines com as taxas de sobrevivência<jupyter_code>def return_cabin(item):
    return item[0]
titanic_df['deck'] = titanic_df['Cabin'].dropna().map(return_cabin).map({'A':1,'B':2,'C':3})
sns.lmplot('deck','Survived',data=titanic_df,hue='Sex')<jupyter_output><empty_output>
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