---
# System prepended metadata

title: Analyses sur le titanic

---

# Analyses sur le titanic

:::info
## Histplot
![](https://hackmd.io/_uploads/rk4W-_wEh.png)
:::

:::info
## boite à moustache
![](https://hackmd.io/_uploads/SJjU-uPN2.png)
:::
:::info
## countplot
![](https://hackmd.io/_uploads/H1oLWuDV2.png)
:::

:::info

* 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
:::


```python
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)))

```