#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # Основы программирования в Python
# *Алла Тамбовцева, НИУ ВШЭ*
# 
# ## Семинар 7

# 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).
# 
# *Переменные:*
# 
# **PassengerId**  - id пассажира
# 
# **Survived** - бинарный показатель, выжил пассажир или нет (1 - выжил, 0 - не выжил)
# 
# **Pclass** - класс пассажира
# 
# **Name** - имя пассажира 
# 
# **Sex**	- пол пассажира
# 
# **Age**	- возраст пассажира
# 
# **SibSp** - число родных братьев/сестер пассажира на борту корабля (или супругов) 
# 
# **Parch** - число родителей пассажира на борту корабля	
# 
# **Ticket**	- номер билета
# 
# **Fare** - стоимость билета
# 
# **Cabin** - каюта
# 
# **Embarked** - порт, в котором пассажир взошел на палубу корабля

# ### Загрузка и предварительная обработка

# 1. Загрузите базу данных из файла `Titanic.csv`.
# 2. Загрузите базу данных так из файла еще раз, но так, чтобы столбец PassengerId был идентификатором, то есть номером  строки (*index)*.
# 3. Удалите из базы строки с пропущенными значениями и сохраните изменения в самой базе.

# ### Описание базы данных

# 3. Выведите сводную информацию по базе данных: какие переменные в ней есть, какого они типа + сколько заполненных наблюдений в каждой столбце.
# 4. Выведите сводную статистическую информацию по каждому количественному показателю в базе (описательные статистике).
# 6. Постройте гистограмму для переменной *Возраст* (*Age*), сделайте ее красного цвета, подпишите оси и добавьте заголовок графика.
# 7. Выведите описательные статистики для столбца *Стоимость билета* (*Fare*).

# ### Работа со строками и столбцами базы

# 7. Выведите названия столбцов в базе данных в виде списка (объект типа *list*).
# 8. Переименуйте столбец с классом пассажира из **Pclass** в **Class**.
# 9. Выберите из базы данных все строки, которые соответствуют пассажирам женского пола, и сохраните их в новую базу `female`.
# 10. Выберите из базы данных все строки, которые соответствуют выжившим пассажирам мужского пола младше 32 лет, и сохраните их в базу `Ymale`.
# 11. Выберите из базы данных все строки, которые соответствуют пассажирам 1 или 2 класса.
# 12. Выберите из базы данных все строки, которые соответствуют выжившим пассажирам 1 или 2 класса.
# 12. Добавьте в датафрейм столбец *Female*, состоящий из значений 0 и 1, где 1 соответствует пассажирам женского пола.

# ### Группировка 
# 1. Выведите на экран все уникальные значения в столбце *Embarked*.
# 2. Сгруппируйте строки в датафрейме в соответствии со значениями переменной *Survived* и выведите средние значения всех количественных переменных по группам.
# 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).

# ### Выгрузка базы в файл
# 1. Приведите все названия столбцов в датафрейме к нижнему регистру и сохраните изменения.
# 2. Выгрузите итоговый датафрейм в файл `Titanic-new.csv`.