<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 <center>
<img src="../../img/ods_stickers.jpg">
Открытый курс по машинному обучению. Сессия № 2
</center>
Автор материала
Step1:  Считаем данные из файла в память в виде объекта Pandas.DataFrame
Step2:  Данные представлены в виде таблицы. Посмотрим на первые 5 строк
Step3:  Для примера отберем пассажиров, которые сели в Cherbourg (Embarked=C) и заплатили более 200 у.е. за билет (fare > 200).
Убедитесь, что Вы понимаете, как эта конструкция работает. <br>
Если нет – посмотрите, как вычисляется выражение в квадратных в скобках.
Step4:  Можно отсортировать этих людей по убыванию платы за билет.
Step5:  Пример создания признака.
Step6:  Другой способ – через apply.
Step7:  1. Сколько мужчин / женщин находилось на борту?
- 412 мужчин и 479 женщин
- 314 мужчин и 577 женщин
- 479 мужчин и 412 женщин
- 577 мужчин и 314 женщин
Step8:  2. Выведите распределение переменной Pclass (социально-экономический статус) и это же распределение, только для мужчин / женщин по отдельности. Сколько было мужчин 2-го класса?
- 104
- 108
- 112
- 125
Step9:  3. Каковы медиана и стандартное отклонение платежей (Fare)? Округлите до 2 десятичных знаков.
- Медиана – 14.45, стандартное отклонение – 49.69
- Медиана – 15.1, стандартное отклонение – 12.15
- Медиана – 13.15, стандартное отклонение – 35.3
- Медиана – 17.43, стандартное отклонение – 39.1
Step10:  4. Правда ли, что люди моложе 30 лет выживали чаще, чем люди старше 60 лет? Каковы доли выживших в обеих группах?
- 22.7% среди молодых и 40.6% среди старых
- 40.6% среди молодых и 22.7% среди старых
- 35.3% среди молодых и 27.4% среди старых
- 27.4% среди молодых и 35.3% среди старых
Step11:  5. Правда ли, что женщины выживали чаще мужчин? Каковы доли выживших в обеих группах?
- 30.2% среди мужчин и 46.2% среди женщин
- 35.7% среди мужчин и 74.2% среди женщин
- 21.1% среди мужчин и 46.2% среди женщин
- 18.9% среди мужчин и 74.2% среди женщин
Step12:  6. Найдите самое популярное имя среди пассажиров Титаника мужского пола?
- Charles
- Thomas
- William
- John
7. Сравните графически распределение стоимости билетов и возраста у спасенных и у погибших. Средний возраст погибших выше, верно?
- Да 
- Нет
Step13:  8. Как отличается средний возраст мужчин / женщин в зависимости от класса обслуживания? Выберите верные утверждения
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
import numpy as np
import pandas as pd
%matplotlib inline
Explanation: <center>
<img src="../../img/ods_stickers.jpg">
Открытый курс по машинному обучению. Сессия № 2
</center>
Автор материала: программист-исследователь Mail.ru Group, старший преподаватель Факультета Компьютерных Наук ВШЭ Юрий Кашницкий. Материал распространяется на условиях лицензии Creative Commons CC BY-NC-SA 4.0. Можно использовать в любых целях (редактировать, поправлять и брать за основу), кроме коммерческих, но с обязательным упоминанием автора материала.
<center>Тема 1. Первичный анализ данных с Pandas</center>
<center>Практическое задание. Анализ данных пассажиров "Титаника"</center>
Заполните код в клетках (где написано "Ваш код здесь") и ответьте на вопросы в веб-форме.
End of explanation
data = pd.read_csv('../../data/titanic_train.csv',
                  index_col='PassengerId')
Explanation: Считаем данные из файла в память в виде объекта Pandas.DataFrame
End of explanation
data.head(5)
data.describe()
Explanation: Данные представлены в виде таблицы. Посмотрим на первые 5 строк:
End of explanation
data[(data['Embarked'] == 'C') & (data.Fare > 200)].head()
Explanation: Для примера отберем пассажиров, которые сели в Cherbourg (Embarked=C) и заплатили более 200 у.е. за билет (fare > 200).
Убедитесь, что Вы понимаете, как эта конструкция работает. <br>
Если нет – посмотрите, как вычисляется выражение в квадратных в скобках.
End of explanation
data[(data['Embarked'] == 'C') & 
     (data['Fare'] > 200)].sort_values(by='Fare',
                               ascending=False).head()
Explanation: Можно отсортировать этих людей по убыванию платы за билет.
End of explanation
def age_category(age):
    '''
    < 30 -> 1
    >= 30, <55 -> 2
    >= 55 -> 3
    '''
    if age < 30:
        return 1
    elif age < 55:
        return 2
    else:
        return 3
age_categories = [age_category(age) for age in data.Age]
data['Age_category'] = age_categories
Explanation: Пример создания признака.
End of explanation
data['Age_category'] = data['Age'].apply(age_category)
Explanation: Другой способ – через apply.
End of explanation
data['Sex'].value_counts()
Explanation: 1. Сколько мужчин / женщин находилось на борту?
- 412 мужчин и 479 женщин
- 314 мужчин и 577 женщин
- 479 мужчин и 412 женщин
- 577 мужчин и 314 женщин
End of explanation
data[data['Sex'] == 'male']['Pclass'].value_counts()
Explanation: 2. Выведите распределение переменной Pclass (социально-экономический статус) и это же распределение, только для мужчин / женщин по отдельности. Сколько было мужчин 2-го класса?
- 104
- 108
- 112
- 125
End of explanation
print(
    "Медиана – {0}, стандартное отклонение – {1}".format(
        round(data['Fare'].median(), 2), 
        round(data['Fare'].std(), 2)
    )
)
Explanation: 3. Каковы медиана и стандартное отклонение платежей (Fare)? Округлите до 2 десятичных знаков.
- Медиана – 14.45, стандартное отклонение – 49.69
- Медиана – 15.1, стандартное отклонение – 12.15
- Медиана – 13.15, стандартное отклонение – 35.3
- Медиана – 17.43, стандартное отклонение – 39.1
End of explanation
yang = data[data['Age'] < 30]
old = data[data['Age'] > 60]
old['Survived'].value_counts(normalize=True)
Explanation: 4. Правда ли, что люди моложе 30 лет выживали чаще, чем люди старше 60 лет? Каковы доли выживших в обеих группах?
- 22.7% среди молодых и 40.6% среди старых
- 40.6% среди молодых и 22.7% среди старых
- 35.3% среди молодых и 27.4% среди старых
- 27.4% среди молодых и 35.3% среди старых
End of explanation
female = data[data['Sex'] == 'female']
male = data[data['Sex'] == 'male']
male['Survived'].value_counts(normalize=True)
Explanation: 5. Правда ли, что женщины выживали чаще мужчин? Каковы доли выживших в обеих группах?
- 30.2% среди мужчин и 46.2% среди женщин
- 35.7% среди мужчин и 74.2% среди женщин
- 21.1% среди мужчин и 46.2% среди женщин
- 18.9% среди мужчин и 74.2% среди женщин
End of explanation
# Ваш код здесь
Explanation: 6. Найдите самое популярное имя среди пассажиров Титаника мужского пола?
- Charles
- Thomas
- William
- John
7. Сравните графически распределение стоимости билетов и возраста у спасенных и у погибших. Средний возраст погибших выше, верно?
- Да 
- Нет
End of explanation
# Ваш код здесь
Explanation: 8. Как отличается средний возраст мужчин / женщин в зависимости от класса обслуживания? Выберите верные утверждения:
- В среднем мужчины 1-го класса старше 40 лет
- В среднем женщины 1-го класса старше 40 лет
- Мужчины всех классов в среднем старше женщин того же класса
- В среднем люди в 1 классе старше, чем во 2-ом, а те старше представителей 3-го класса
End of explanation
<END_TASK>