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机器学习系列(1)_数据分析之Kaggle泰坦尼克之灾_kaggle泰坦尼克号数据分析

作者：IT小白 | 2024-02-26 00:44:29

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kaggle泰坦尼克号数据分析

本篇博客通过分析泰坦尼克号事故中乘客的信息，从而得出一些相关关系的判断，并且使用Python可视化的手段更加具体的展现。

注：本篇博客参考资料：
1、kaggle入门–泰坦尼克号之灾（某书）
2、机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾
3、缺失值填充的几种方法
4、关于Kaggle 数据挖掘比赛（某乎）
5、Kaggle官网
6、数据分析的小提琴图应该怎么看（某乎）
7、随机森林 n_estimators参数 max_features参数
8、关于pandas中crosstab的用法（某乎）

文章目录

一、数据的初步探索

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline  # 有时候图片展示不出来可能是这个原因
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
from datetime import datetime
plt.figure(figsize=(16,10))
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.charts import Bar
import os
from pyecharts.options.global_options import ThemeType
from scipy import stats
import pandas_profiling
from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class
from IPython.display import display
from statsmodels.stats.weightstats import ztest
import nltk
import plotly.graph_objs as go
import plotly.express as px

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# 安装第三方工具包
!pip install pandas_profiling
!pip install autoviz
!pip install ppscore

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# 读入数据
df=pd.read_csv("titanic.csv")
display(df.head(10))

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读入数据：
在这里插入图片描述

•PassengerID（ID）
•Survived(存活与否)
•Pclass（客舱等级，较为重要）
•Name（姓名，可提取出更多信息）
•Sex（性别，较为重要）
•Age（年龄，较为重要）
•Parch（直系亲友）
•SibSp（旁系）
•Ticket（票编号）
•Fare（票价）
•Cabin（客舱编号）
•Embarked（上船的港口编号）

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使用Pandas profiling 库：
Pandas profiling可以弥补pandas describe没有详细数据报告生成的不足。它为数据集提供报告生成，并为生成的报告提供许多功能和自定义。

report=pandas_profiling.ProfileReport(df)
display(report)
# 通过不同的角度查看缺失值

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在这里插入图片描述
使用Python Autoviz，一行代码即可完成对数据集所有关系的探索：

AV=AutoViz_Class()
report2=AV.AutoViz("titanic.csv")

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初步的分析数据：
请添加图片描述

df_survivors=df[df['Survived']==1]  # 幸存者
df_nonsurvivors=df[df['Survived']==0] # 遇难者
df_survivors.head()

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在这里插入图片描述
绘制小提琴图：

violin_survivors=go.Violin(
    y=df_survivors['Age'],
    x=df_survivors['Survived'],
    name='Survivors',
    marker_color='forestgreen',
    box_visible=True)

violin_nonsurvivors=go.Violin(
    y=df_nonsurvivors['Age'],
    x=df_nonsurvivors['Survived'],
    name='Non-Survivors',
    marker_color='darkred',
    box_visible=True)

data=[violin_nonsurvivors,violin_survivors]

layout=go.Layout(
        paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
        plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
        title='"Age" of survivors vs Ages of non-survivors',
    xaxis=dict(
        title='Survived or not'
    ),
    yaxis=dict(
        title='Age'
    )
)

fig=go.Figure(data=data,layout=layout)
fig.show()

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二、数据的缺失值处理

train_data=pd.read_csv("titanic.csv") # 学习数据
test_data=pd.read_csv("titanic.csv") # 测试数据 

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# 幸存者和遇难者的人数比率（0代表遇难者）
train_data['Survived'].value_counts().plot.pie(autopct='%1.2f%%',figsize=(10,7),fontsize=20)

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train_data.Embarked[train_data.Embarked.isnull()]=train_data.Embarked.dropna().mode().values # 缺失值使用众数来填充

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# 对缺失的舱位号进行填充
train_data['Cabin']=train_data.Cabin.fillna('U0')
# Cabin代表在泰坦尼克号当中的仓位，就类似于学校的宿舍号，C代表最底层的，A代表上层贵族
# 这里把缺失值使用U0填充，没有实际含义

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三、使用随机森林处理年龄

# 随机森林算法
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

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# 对缺失年龄进行填充
# 关于年龄的缺失值填充：假设知道你的兄弟姐妹的年龄，但是你的年龄未知，就可以根据你兄弟姐妹的年龄来推算出你的年龄
# 对应Age数据是空值的：其后面有5个数据可以进行参考：'Survived','Fare','Parch','SibSp','Pclass'。
# 对于Age不是空值的数据：根据Age与后面的五个参数'Survived','Fare','Parch','SibSp','Pclass'来构建模型，找到之间的关联，从而预测Age为空值的数据应该是多少
age_df=train_data[['Age','Survived','Fare','Parch','SibSp','Pclass']]
age_df_notnull=age_df.loc[(train_data['Age'].notnull())]
age_df_isnull=age_df.loc[(train_data['Age'].isnull())]

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train_data.loc[train_data['Age'].isnull()]
# 有177条数据当中的Age为空，需要我们根据模型填写

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在这里插入图片描述

# 使用随机森林的方式对年龄数据进行处理
X=age_df_notnull.values[:,1:] # 不要第一行
Y=age_df_notnull.values[:,0]
RFR=RandomForestRegressor(n_estimators=1000,n_jobs=-1)
RFR.fit(X,Y)
predictAges=RFR.predict(age_df_isnull.values[:,1:])
train_data.loc[train_data['Age'].isnull(),['Age']]=predictAges#将年龄是空值的数据填充上对应的我们预测出来的predictAges数据

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predictAges
# 177个年龄的预估值,但不是整数，是小数
#array([23.91012463, 33.5790667 , 18.45447222, 34.77706252, 22.82583206,
#        27.92451495, 35.95309143, 22.23480409, 16.72228333, 27.92451495,
#        31.85729512, 34.04484405, 22.23480409, 23.3894125 , 41.26658333,
#        39.41428929, 14.56655619, 27.92451495, 31.85729512, 24.00832619,
#        31.85729512, 31.85729512, 27.92451495, 22.90537022, 30.49815577,
#        31.85729512, 40.55413361, 15.40209733, 31.47466905, 30.98913824,
#        25.62094582, 11.03429057, 24.91276667, 58.21367204,  7.26481346,
#        11.03429057, 31.78719475, 58.8055    , 26.40346667, 40.55413361,
#        22.23480409, 11.03429057, 34.63207227, 27.92451495,  7.26481346,
#        35.81648333, 23.10360556, 26.40346667, 30.98913824, 33.65973333,
#        40.55413361, 40.55413361, 52.66521429, 22.23480409, 35.54409821,
#        58.79858871, 39.41428929, 37.03649841, 22.23480409, 25.87029836,
#        32.00298358, 31.85729512, 29.08850714, 11.03429057, 25.87029836,
#        32.05307143, 27.92451495, 26.5948    , 62.716     , 34.77706252,
#        22.82583206, 22.82583206, 34.04484405, 16.72228333, 22.23480409,
#        35.11293571, 27.92451495, 24.41736964,  7.26481346, 27.92451495,
#        21.30626245, 35.54409821, 31.85729512, 27.92451495, 30.98913824,
#        40.55413361, 26.5948    , 25.17773002, 22.60258333, 31.85729512,
#        42.61237738, 40.55413361, 31.85729512, 35.54409821, 24.41736964,
#        30.98913824, 45.41313571, 35.54409821,  7.26481346, 22.60258333,
#        18.9056746 , 23.70674167, 28.90627937, 42.82544497, 31.85729512,
#        33.46546111, 34.77706252, 26.165255  , 29.62294286, 26.165255  ,
#         7.78515   , 23.7626625 , 31.23990052, 25.67115572, 29.62294286,
#        40.55413361, 31.85729512, 31.85729512, 26.165255  , 22.23480409,
#        21.82594306, 25.97161052, 31.85729512, 29.88929564, 20.06259281,
#        34.77706252, 27.92451495, 38.348     , 27.88305165, 26.40346667,
#        40.55413361, 24.41736964, 39.10006349, 26.78347096, 29.82119675,
#        35.81648333, 27.92451495, 28.05354048, 27.92451495, 28.11530132,
#        41.56493214, 35.54409821, 24.06617853, 29.82119675, 18.21759491,
#        14.56655619, 58.16147475, 27.83794286, 18.21759491, 35.54409821,
#        27.92451495, 27.92451495, 41.32000913, 23.7626625 , 40.377     ,
#        33.01589387, 34.77706252, 40.55413361, 24.41736964, 24.9595    ,
#        40.55413361, 11.03429057, 53.75925   , 39.10006349, 38.86513205,
#        29.75600476, 22.23480409, 26.165255  , 31.85729512, 41.80075152,
#        11.03429057, 43.7314369 , 26.165255  , 11.03429057, 25.0000228 ,
#        27.92451495, 24.9595    ])

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train_data.describe()

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四、分析数据之间的关系

1. 性别与生存率的关系

# 04.01 性别与生存率的关系
train_data.groupby(['Sex','Survived'])['Survived'].count()

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plt.style.use('ggplot')
plt.title('性别与存活率的关系')
plt.ylabel('存活率')
plt.xlabel('性别')
plt.xticks(rotation=0)
train_data[['Sex','Survived']].groupby(['Sex']).mean().plot.bar(figsize=(10,8),fontsize=20)

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2.舱位等级与生存率的关系

# 04.02 舱位等级与生存率的关系
train_data.groupby(['Pclass','Survived'])['Pclass'].count()

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train_data[['Pclass','Survived']].groupby(['Pclass']).mean().plot.bar(figsize=(10,8),fontsize=20)
plt.title('舱位等级与存活率的关系')
plt.ylabel('存活率')
plt.xlabel('1-头等舱       2-二等舱         3-三等舱')
plt.xticks(rotation=0)

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3. 舱位等级，性别和年龄的关系

# 04.03 结合舱位等级，性别和年龄分布的两张小提琴图
fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(16,10))
sns.violinplot("Pclass","Age",hue="Survived",data=train_data,split=True,ax=ax[0])
ax[0].set_yticks(range(0,100,10))
sns.violinplot("Sex","Age",hug="Survived",data=train_data,split=True,ax=ax[1])
plt.show()

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4. 不同年龄阶段的总体分析

# 04.04 年龄的总体分布
plt.figure(figsize=(10,8))
plt.subplot(121)
train_data['Age'].hist(bins=80)
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('人数')

plt.subplot(122)
train_data.boxplot(column='Age',showfliers=True) # showfliers：显示是否有脱离的异常值

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showfliers：显示是否有脱离的异常值
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

# 04.05 不同年龄下存活分布情况
facet=sns.FacetGrid(train_data,hue="Survived",aspect=4)
facet.map(sns.kdeplot,'Age',shade=True)
facet.set(xlim=(0,train_data['Age'].max()))
facet.add_legend()

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# 04.06 不同年龄下存活分布情况
fig,axis1=plt.subplots(1,1,figsize=(18,4))
train_data['Age_int']=train_data['Age'].astype(int) # 这里年龄出现小数，但是使用.astype(float).astype(int)也不行，会报错。直接使用.astype(int)也不行
average_age=train_data[['Age_int','Survived']].groupby(['Age_int'],as_index=False).mean()
sns.barplot(x='Age_int',y='Survived',data=average_age)

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# 不同年龄段下存活情况(对数据的分类统计)
bins=[0,12,18,65,100]
train_data['Age_group']=pd.cut(train_data['Age'],bins)
by_age=train_data.groupby('Age_group')['Survived'].mean()
by_age

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by_age.plot(kind='pie')

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5.称谓与存活的关系

# 04.07 称呼与存活的关系
train_data['Title']=train_data['Name'].str.extract('([A-Za-z]+)\.',expand=False) # 正则表达式，表示把.前面的字母拿到
# str.extract()，可用正则从字符数据中抽取匹配的数据，只返回第一个匹配的数据。
# expand表示是否把series类型转化为DataFrame类型

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train_data.Title

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pd.crosstab(train_data['Title'],train_data['Sex'])

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train_data[['Title','Survived']].groupby(['Title']).mean().plot.bar()
plt.xticks(rotation=40)

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6.名称长度与存活率的关系

## 04.08 名称的长度对生存率的影响
fig,axis1=plt.subplots(1,1,figsize=(14,4))
train_data['Name_length']=train_data['Name'].apply(len) # 这里年龄出现小数，但是使用.astype(float).astype(int)也不行，会报错。直接使用.astype(int)也不行
name_length=train_data[['Name_length','Survived']].groupby(['Name_length'],as_index=False).mean()
sns.barplot(x='Name_length',y='Survived',data=name_length)
# 由图片知：总体来讲：名字越长的存活率越高，分界线是在35

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7.亲属与存活率之间的关系

这里涉及到直系亲属以及旁系亲属
•Parch（直系亲友，这里就认为是父母与孩子）
•SibSp（旁系，这里就认为是兄弟姐妹）

## 04.09 兄弟姐妹与存活概率(涉及到家族)
sibsp_df=train_data[train_data['SibSp']!=0]
no_sibsp_df=train_data[train_data['SibSp']==0]

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plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(121)
sibsp_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived','Survived'],autopct='%1.1f%%')
plt.xlabel('sibsp(有兄弟姐妹的)')

plt.subplot(122)
no_sibsp_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived','Survived'],autopct='%1.1f%%')
plt.xlabel('no_sibsp（没有兄弟姐妹的）')
plt.show()

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## 04.10 父母子女与存活概率(涉及到家族)
parch_df=train_data[train_data['Parch']!=0]
no_parch_df=train_data[train_data['Parch']==0]
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(121)
parch_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived','Survived'],autopct='%1.1f%%')
plt.xlabel('parch(父母带小孩)')

plt.subplot(122)
no_parch_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived','Survived'],autopct='%1.1f%%')
plt.xlabel('no_parch(父母与孩子没有在一起的)')
plt.show()

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## 04.10 父母子女与存活概率(涉及到家族)
parch_df=train_data[train_data['Parch']!=0]
no_parch_df=train_data[train_data['Parch']==0]

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# 父子关系平均年龄与有无父子关系的比例、数量与存活率关系的比较
plt.figure(figsize=(16,12))
plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})
plt.subplot(2,3,1)
parch_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived','Survived'],autopct='%1.1f%%')
plt.xlabel('parch')

plt.subplot(2,3,2)
parch_df.groupby(['Survived'])['Age'].mean().plot.bar(color='orange',title='有父子关系年龄均值对比')
# plt.xlabel('parch')

plt.subplot(2,3,3)
parch_df.groupby(['Survived'])['PassengerId'].count().plot.bar(color='brown',title='有父子关系数量')
plt.xlabel('parch')

plt.subplot(2,3,4)
no_parch_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived','Survived'],autopct='%1.1f%%')
plt.xlabel('no_parch')

plt.subplot(2,3,5)
no_parch_df.groupby(['Survived'])['Age'].mean().plot.bar(color='orange',title='无父子关系年龄均值对比')
plt.xlabel('no_parch')

plt.subplot(2,3,6)
no_parch_df['Survived'].value_counts().plot.bar(color='brown',title='无父子关系数量')
plt.xlabel('no_parch')

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8.舱位类型与存活率之间的关系

Cabin若为空，也就是没有保存舱位信息，则填充为U0。这里可以推断出有舱位类型的存活率较高。对于乘客，我猜想如果是地位较高的人，他们的舱位信息应该能较好的保存。因为地位低的人可能出现逃票的情况，或者他们更不重视自己的船票号码（舱位信息），因此舱位信息保存率比较低。

# 04.11 舱位类型与存活率
train_data['Has_Cabin']=train_data['Cabin'].apply(lambda x:0 if x=='U0' else 1)
train_data[['Has_Cabin','Survived']].groupby(['Has_Cabin']).mean().plot.bar()

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9.对不同类型的船舱进行分析

主要目的：练习pd.dummies和pd.factorize的用法

# 04.12 对不同类型的船舱进行分析（涉及到变量转换）主要目的：练习pd.dummies和pd.factorize的用法
import numpy as np
import re
train_data['CabinLetter']=train_data['Cabin'].map(lambda x:re.compile("([a-zA-Z]+)").search(x).group())
# search()可以从任意一个文本里搜索匹配的字符串，即从任何位置里搜索到匹配的字符串
# 从compile()函数的定义中，可以看出返回的是一个匹配对象，它单独使用就没有任何意义，需要和findall(), search(), match(）搭配使用。
train_data

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# pd.get_dummies方法
# 使用矩阵的方法显示舱位号
pd.get_dummies(train_data['CabinLetter'])

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train_data=train_data.join(pd.get_dummies(train_data['CabinLetter'])) # 将两张表进行合并附加
# 这样可以方便哑变量（虚拟变量）与不同数据进行关系之间的探讨
train_data

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train_data[['CabinLetter','Survived']].groupby(['CabinLetter']).mean().plot.bar()

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不同舱位与存活率之间的关系
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10.出发港口与存活率之间的关系

# 04.13 出发港口与存活率之间的关系
sns.countplot('Embarked',hue='Survived',data=train_data)
plt.title('Embarked and Survived')

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