{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Python для анализа данных\n",
    "*Алла Тамбовцева, НИУ ВШЭ*\n",
    "\n",
    "## Практикум 4"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "На этом семинаре мы будем работать с известной [базой данных](http://campus.lakeforest.edu/frank/FILES/MLFfiles/Bio150/Titanic/TitanicMETA.pdf) по пассажирам \"Титаника\" (она часто используется в курсах по эконометрике и машинному обучению, но представляет не только статистической, но и содержательный интерес).\n",
    "\n",
    "*Переменные:*\n",
    "\n",
    "**PassengerId**  - id пассажира\n",
    "\n",
    "**Survived** - бинарный показатель, выжил пассажир или нет (1 - выжил, 0 - не выжил)\n",
    "\n",
    "**Pclass** - класс пассажира\n",
    "\n",
    "**Name** - имя пассажира \n",
    "\n",
    "**Sex**\t- пол пассажира\n",
    "\n",
    "**Age**\t- возраст пассажира\n",
    "\n",
    "**SibSp** - число родных братьев/сестер пассажира на борту корабля (или супругов) \n",
    "\n",
    "**Parch** - число родителей пассажира на борту корабля\t\n",
    "\n",
    "**Ticket**\t- номер билета\n",
    "\n",
    "**Fare** - стоимость билета\n",
    "\n",
    "**Cabin** - каюта\n",
    "\n",
    "**Embarked** - порт, в котором пассажир взошел на палубу корабля"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Загрузка и предварительная обработка"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. Загрузите базу данных из файла `Titanic.csv`.\n",
    "2. Загрузите базу данных так из файла еще раз, но так, чтобы столбец PassengerId был идентификатором, то есть номером  строки (*index)*.\n",
    "3. Удалите из базы строки с пропущенными значениями и сохраните изменения в самой базе."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Описание базы данных"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "3. Выведите сводную информацию по базе данных: какие переменные в ней есть, какого они типа + сколько заполненных наблюдений в каждой столбце.\n",
    "4. Выведите сводную статистическую информацию по каждому количественному показателю в базе (описательные статистике).\n",
    "6. Постройте гистограмму для переменной *Возраст* (*Age*), сделайте ее красного цвета, подпишите оси и добавьте заголовок графика.\n",
    "7. Выведите описательные статистики для столбца *Стоимость билета* (*Fare*)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Работа со строками и столбцами базы"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "7. Выведите названия столбцов в базе данных в виде списка (объект типа *list*).\n",
    "8. Переименуйте столбец с классом пассажира из **Pclass** в **Class**.\n",
    "9. Выберите из базы данных все строки, которые соответствуют пассажирам женского пола, и сохраните их в новую базу `female`.\n",
    "10. Выберите из базы данных все строки, которые соответствуют выжившим пассажирам мужского пола младше 32 лет, и сохраните их в базу `Ymale`.\n",
    "11. Выберите из базы данных все строки, которые соответствуют пассажирам 1 или 2 класса.\n",
    "12. Выберите из базы данных все строки, которые соответствуют выжившим пассажирам 1 или 2 класса.\n",
    "12. Добавьте в датафрейм столбец *Female*, состоящий из значений 0 и 1, где 1 соответствует пассажирам женского пола."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Группировка \n",
    "1. Выведите на экран все уникальные значения в столбце *Embarked*.\n",
    "2. Сгруппируйте строки в датафрейме в соответствии со значениями переменной *Survived* и выведите средние значения всех количественных переменных по группам.\n",
    "3. Сгруппируйте строки в датафрейме в соответствии со значениями переменной *Sex* и сохраните в отдельный датафрейм таблицу со средними и медианными значениями переменной *Age* по группам (мужчины и женщины)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Выгрузка базы в файл\n",
    "1. Приведите все названия столбцов в датафрейме к нижнему регистру и сохраните изменения.\n",
    "2. Выгрузите итоговый датафрейм в файл `Titanic-new.csv`."
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}