# ---
# jupyter:
#   jupytext:
#     text_representation:
#       extension: .py
#       format_name: light
#       format_version: '1.5'
#       jupytext_version: 1.14.4
#   kernelspec:
#     display_name: Python 3
#     language: python
#     name: python3
# ---

import pandas as pd
import seaborn as sns
titanic = sns.load_dataset("titanic")
titanic

titanic.groupby("sex")["survived"].describe()
#"sex"e göre grupla, "survived"=1(kurtuldu) olanları describe et

titanic.groupby("sex")[["survived"]].describe()#dataframe olsun istiyosak
#iki tane köşeli parantez koyabiliriz.

titanic.groupby(["sex", "class"])[["survived"]].describe()
#hem "sex"e hem "class"a göre grupla ve üsttekinin aynısını yap

titanic.groupby(["sex", "class"])[["survived"]].aggregate("mean")
#hem "sex"e hem "class"a göre grupla ve hayatta kalanların ortalamasını göster

titanic.groupby(["sex", "class"])[["survived"]].aggregate("mean").unstack()
#üsttekinin aynısı ancak farklı okuma olanağı

# +
#pivot ile table
# -

titanic.pivot_table("survived", index = "sex", columns = "class")
#üsttekilerin hepsini daha az çaba ve kodla yaptık

titanic.age #bu age'i kategorik bir değişken yapmak için aşağıdakileri uygulayacağız

age = pd.cut(titanic["age"], [0,18,30,60,90])
#890 tane olan yaşı 4 gruba ayırdık 0-18 arası
#18-30 arası, 30-60 arası, 60-90 arası
age

# +
#üste mesela 0.indexteki sayı default halde 22 yaş idi
#22 18-30 arası old için artık o grupta
# -

titanic.pivot_table("survived", ["sex", age], "class")

# + jupyter={"outputs_hidden": true}
# ?titanic.pivot_table
# -



StarcoderdataJupyterScriptsDedupFiltered