# Analyses sur le titanic

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## Histplot
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## boite à moustache
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## countplot
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* Moyenne de tous les ages : 30 ans
* Ecart type des ages : 14 ans
* Médiane des ages : 28 ans
* Personne la plus agée à bord du titanic : 80 ans
* Personne la moin agée à bord du titanic : moins d'un an

#### Quartiles :
1. 20.5 ans
2. 28 ans
3. 38 ans
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import numpy as np
import pandas as pd

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set_style('whitegrid')

titanic = sns.load_dataset('titanic')
sns.load_dataset('titanic')

titanic = pd.read_csv('./train.csv')
titanic.head()


# Boite à moustache
sns.boxplot(x='Pclass',y='Age',data=titanic)
plt.show()

# count plot
sns.countplot(x='Sex',data=titanic)
plt.show()

# Graphique
sns.histplot(titanic["Fare"],kde=False)
plt.show()



age = titanic["Age"]
age = age[np.logical_not(np.isnan(age))]

# Moyenne age


moyenne = sum(age) / len(age)
print("Moyenne des ages : " + str(round(moyenne)))

# Ecart type
print("ecart type des ages : " + str(round(np.std(age))))

# Médiane

print("Médiane des ages : " + str(np.percentile(age, 50)))

# Maximum
print("Age maximum : " + str(np.max(age)))
# Minimum
print("Age minimum : " + str(np.min(age)))
# Quartiles :
print("Premier quartile : " + str(np.percentile(age, 25)))
print("Deuxième quartile : " + str(np.percentile(age, 50)))
print("Troisième quartile : " + str(np.percentile(age, 75)))