本日は，あまり難しいことは考えずに，
とりあえず「タイタニックデータ」を使って，
統計的分析をしていきます．
※本日は，超初心者向けです！
（棒グラフ，散布図，相関係数 程度まで）
##■はじめに
###＜私の実行環境＞
Microsoft Windows Version：10.0
Python Version：3.8.1
※コマンドプロンプト使用
（Linuxの方が適しているという噂を聞いたのですが，私が持っているのはwindowsのPCだし...
ということでとりあえず，windowsで頑張っています．）
↓（参考）windowsのバージョン確認
C:\Users\ユーザ名>ver
↓（参考）Pythonのバージョン確認
C:\Users\ユーザ名>python
###＜仮想環境について＞
Pythonは仮想環境上で実行していくと都合がいいらしいので，
私も仮想環境を使っています．
※仮想環境の作り方についてはまた後日紹介できればと思います．
↓（参考）仮想環境の立上げ
C:\Users\ユーザ名>仮想環境名\scripts\activate
↓（参考）仮想環境を立上げたらこのように表示される
(仮想環境名)C:\Users\ユーザ名>
##■必要なパッケージのインストール
今回使用するパッケージは，
・numpy
・pandas
・matplotlib
・seaborn
です．
↓インストール
(仮想環境名)C:\Users\ユーザ名>pip install パッケージ名
↓インストール済みのパッケージ一覧表示
(仮想環境名)C:\Users\ユーザ名>pip list
↓結果はこんな感じ．
##■pythonの起動
(仮想環境名)C:\Users\ユーザ名>python
↓（参考）Pythonが起動したらこのように表示される
（>>>しか表示されなくなった...）
>>>
##■データの読込み
今回は，世界的なデータコンペ「Kaggle」から入手可能な「タイタニックデータ」を使います．
※こちらも詳細は後日紹介できればと思います．
###＜データの保存フォルダ＞
私自身が超初心者なもので，よく分からなかったので，
一旦，「C:\Users\ユーザ名」フォルダ直下にデータを保存しました．
（絶対パスとか相対パスとか試したのですが，なぜか上手くいきませんでした...（TT））
###＜データ読込み＞
↓パッケージのインポート
import pandas as pd
※完了すると，再び「>>>」が出てくる．
↓「train.csv」を，「pandas（pd）」の「read_csv」クラスを使って，
「df」に格納する．
df = pd.read_csv("train.csv")
##■いよいよデータ分析をやってみる！
ここまで来たら，あとは，好きなようにデータを見ていきます．
###＜生存・死亡者数＞
必要なパッケージをインポートをしてから，
「df」に格納したデータの項目「Survived（生存者=1，死亡者=0）」を棒グラフに表示してみます．
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.countplot("Survived",data=df,palette='rainbow')
plt.show()
↓「plt.show()」実行結果
上下左右のずれの調整とか，画像の保存もここからできて便利でした！
###＜相関係数行列（ヒートマップ）＞
sns.heatmap(df.corr(),annot=True,cmap='RdYlGn',vmin=-1,vmax=1,fmt=".2f",square=True)
plt.show()
###＜ペアプロット図＞
sns.pairplot(df)
plt.show()
##■最後に
本日はお読みいただきありがとうございました．
本投稿が初投稿なもので，いろいろ分かりにくいところもあったかと思いますが，
ご容赦ください．
ご指摘があれば受け付けますので，（受付方法がよくわかっていませんが...）
どうぞよろしくお願いいたします．
自分でも誤りを見つけましたら都度修正します．
ご質問もできる限り回答しますので，（これも受付方法がわかりませんが...）
どうぞご自由にご質問ください．
ではまたどこかでお会いしましょう～（^^）♪