【人工智能】数据分析与机器学习——泰坦尼克号(更新中)_机器学习泰坦尼克号字段 说明

1912年4月15日，泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没，船上共有2224名乘客和乘务人员，最终有1502人遇难。沉船导致大量伤亡的重要原因之一是，没有足够的救生艇给乘客和船员。虽然从这样的悲剧性事故中幸存下来有一定的运气因素，但还是有一定规律可循的，一些人，比如妇女、儿童和上层人士，比其他人有更高的存活可能性。泰坦尼克号事件留下了“弥足珍贵”的数据记录。如前所述，乘客的幸存率存在一定的规律，因此这些数据记录集成了Kaggle上流行的入门机器学习的数据集。同时，又由于该数据集中的记录不完整，存在缺失值、异常值等，因此也成了很典型的练习数据分析的数据集。

1. 预览数据

由于我们用到的数据集是CSV格式的，所以直接利用Pandas提供的read_csv()方法来读取数据即可。在将数据读取到内存之后，最好对数据进行简单的预览（使用head()方法）。预览的目的主要是了解数据表的大小、字段的名称及数据格式等。这为理解数据及后续的数据处理工作做了铺垫。

2. 获取该数据集的更多信息

我们还可以用shape属性和info()方法来获取该数据集的更多信息

从上面的输出不仅可看出每个字段的数据类型，更重要的是，还可从每个字段的计数信息看出，Cabin相比于其他字段仅有204个有效数据，数据缺失严重。

对于泰坦尼克幸存者数据集，我们也可以借助于热力图来查看缺失值的情况。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #正常显示中文标签
sns.heatmap(train_df.isnull(),cbar=False).set_title(r"缺失值热力图")
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3. 数据分布

describe()会对所有数值型字段进行一些必要的统计：

细细体会describe()给出的信息，我们还能多少看到“异常值”（Outlier）的侧影。比如说，票价（Fare）的平均值为32.4美元，而中位数为14.45美元，平均值居然比中位数大很多，说明该特征分布是严重右偏的，我们又看到最大值是512.32美元，严重偏离均值和中位数，所以这个值很可能是潜在的异常值。

此外，还可从describe()的输出大致看到整个数据集的缺失值情况。比如，从count（计数）这个指标来看，多特征的个数都是981个，而年龄只有714个，这表明这个数据集中年龄字段至少有200个值是缺失的。

38%的乘客生存率

超过76%的乘客没有与父母和孩子一起旅行

大约31% 的乘客与亲属一起登船

少于1%的乘客付了高达512美元的船票费，少于1%的乘客年龄在64~80岁

Sex特征中有65%为男性

577➗891=0.6476

Cabin 中的count 与unique并不相等，说明有些乘客共享一个Cabin

Embarked一共有3种取值，其中从S港口登船的人最多

Ticket的特征下，有22%左右的重复值(unique=618)

4. 特征相关性分析与可视化

fig , [ax1,ax2,ax3] = plt.subplots(1,3,figsize=(20,5))
sns.countplot(x='Sex',hue='Survived',data=train_df,ax=ax1)
sns.countplot(x='Pclass',hue='Survived',data=train_df,ax=ax2)
sns.countplot(x='Embarked',hue='Survived',data=train_df,ax=ax3)
ax1.set_title('Sex 特征分析')
ax2.set_title('Pclass 特征分析')
ax3.set_title('Embarked 特征分析')
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countplot()是“计数图”的意思。我们可将它认为是一种对某些分类进行计数的直方图。通过设置方法中的hue参数，可分标签显示不同类别。

女性有更大的存活率

train_df[['Sex','Survived']].groupby(['Sex'],as_index=False).mean()
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上等舱的乘客(Plass=1)有更大的存活率

train_df[['Pclass','Survived']].groupby(['Pclass'],as_index=False).mean()
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SipSp和Parch与Survive有相关性

train_df[['SibSp', 'Survived']].groupby(['SibSp'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False)
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train_df[['Parch', 'Survived']].groupby(['Parch'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False)
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还可以进行可视化分析：

fig ,ax =plt.subplots(1,2,figsize=(20,5))
sns.countplot(x='SibSp',hue='Survived',data=train_df,ax=ax[0])
sns.countplot(x='Parch',hue='Survived',data=train_df,ax=ax[1])
ax1.set_title('SibSp 特征分析')
ax2.set_title('Parch 特征分析')
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可以看出，配偶或兄弟姐妹数量为0的人（如同Jack一样的单身汉）最多，但获救率最低，而配偶或兄弟姐妹数量为1的人群获救率相对较高，超过50%。观察Parch这个特征可以发现，情况和SibSp基本相同，在做模型特征选择时，可考虑将二者合并。

Age与Survived有相关性

使用了seaborn库中的FacetGrid对象来绘制一个分面图（faceted plot），其中按照train_df数据集中的’Survived’列的值（0表示未存活，1表示存活）来分面，并在每个分面中绘制’Age’列的直方图：

g = sns.FacetGrid(train_df,col='Survived')
g.map(plt.hist, 'Age',bins=20)
plt.show()
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'Age’参数指定了要绘制直方图的列，bins=20指定了直方图中条形的数量

密度图

此外，以上分析多是定量分析，我们还可以定性分析。这里的定性特指基于密度图进行分析。下面我们以年龄（Age）特征为例来说明:

fig,ax = plt.subplots(figsize=(20,5))
sns.kdeplot(train_df.loc[(train_df['Survived']==0),'Age'],color='gray',linestyle="--",fill=True,label='非幸存')
sns.kdeplot(train_df.loc[(train_df['Survived']==1),'Age'],color='gray',linestyle="--",fill=True,label='非幸存')
plt.title('Age 特征分布 - Survivor V.S. Not Survivor',fontsize=15)
plt.xlabel("Age(年龄)",fontsize=15)
plt.ylabel("Frequency(频度)",fontsize=15)
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可以很明显看到，15岁以下的乘客的幸存率出现了小高峰，也就是说孩子的幸存率比较高，而对于15岁以上的乘客，幸存与否并无明显区别。

箱形图

当然，我们还可以接着挖掘，看看年龄（Age）和舱位等级（Pclass）有什么关联。

# 箱型图特征分析
fig ,ax = plt.subplots(figsize=(20,5))
sns.boxplot(x = "Pclass", y = "Age", data=train_df,ax=ax)
sns.swarmplot(x="Pclass", y="Age", data=train_df,ax=ax,hue="Survived")
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如果说舱位等级（Pclass）能在一定程度上代表社会地位的话，那么，不同Pclass下的年龄分布也不同，三个分布的**中位数（箱形图的中间线）**的关系为Pclass1 > Pclass2 > Pclass3。
社会地位高的人，年龄一般会比较大。而三等舱中人数众多，他们大多数是普通的想去美国讨生活的年轻人，年龄在20～30岁之间。

我们还用swarmplot()绘制了带分布的散点图，并用不同的颜色展示是否幸存，从图中可以看出，社会等级较高（即Pclass等级高）的人，他们的幸存率更高。

PS：从代码层面，如果想将两种不同类型的图形绘制在一起，可将它们的绘图坐标轴设置为一样的。

5. 数据清洗与预处理

前面我们已经收集了一些假设和结论，接下来清洗数据。

修正数据

丢弃Cabin 和 Ticket这两个特征(同时在训练集和测试集中丢弃)

train_df = train_df.drop(['Ticket','Cabin'], axis=1) #axis 删除的是列（axis=1）还是行（axis=0）
test_df = test_df.drop(['Ticket','Cabin'], axis=1)
combine = [train_df, test_df]
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female 转换为1，male 转换为0

for dataset in combine:
    dataset['Sex'] = dataset['Sex'].map({'male': 0, 'female': 1}).astype(int)

train_df.head()
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创建数据

Title特征

从Name特征中提取Title特征，并测试Title与Survive之间的关系

在泰坦尼克号数据集中，乘客的姓名（Name 列）通常包含了他们的称谓（如 Mr., Mrs., Miss., Master, Dr., etc.），这些称谓后面通常跟着一个点（.）和乘客的名字。由于这些称谓可能与乘客的社会地位、年龄或性别有关，它们可能包含对预测乘客生存几率有用的信息。

在数据分析和机器学习的预处理阶段，提取这些称谓并将其作为新的特征（或称为列）添加到数据集中是很常见的做法。这有助于捕捉原始数据中可能隐藏的模式或相关性，并可能提高模型的预测性能。

for dataset in combine:
    dataset['Title'] = dataset['Name'].str.extract('([A-Za-z]+)\.',expand=False)
pd.crosstab(dataset['Title'], dataset['Sex'])
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使用 pandas 的 .str.extract() 方法可以很容易地从包含这些称谓的字符串中提取它们。在这个方法中，我们使用了正则表达式 ([A-Za-z]+)\. 来匹配一个或多个字母（不区分大小写），后面紧跟着一个点号（.）。正则表达式的括号 () 用于捕获匹配的文本，而 expand=False 参数确保只返回一个列

再将Title特征中常见的称呼用“Rare”来替代：

for dataset in combine:
    dataset['Title'] = dataset['Title'].replace(['Lady','Countess','Capt','Col','Don','Dr','Major','Rev','Sir','Jonkheer','Dona'],'Rare')
    dataset['Title'] = dataset['Title'].replace('Mlle','Miss')
    dataset['Title'] = dataset['Title'].replace('Ms','Miss')
    dataset['Title'] = dataset['Title'].replace('Mme','Mrs')
train_df[['Title','Survived']].groupby(['Title'],as_index=False).mean()
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再将离散型的Title转化为有序的数值型：

title_mapping = {"Mr":1,"Miss":2,"Mrs":3,"Master":4,"Rare":5}
for dataset in combine:
    dataset['Title'] = dataset['Title'].map(title_mapping)
dataset['Title'] = dataset['Title'].fillna(0)
train_df.head()
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丢弃Name 特征和PassengerId 特征

现在丢弃训练集和测试集中的Name特征，丢弃训练集的PassengerId特征

train_df = train_df.drop(['Name','PassengerId'], axis=1) #axis 删除的是列（axis=1）还是行（axis=0）
test_df = test_df.drop(['Name'], axis=1)
combine = [train_df, test_df]
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IsAlone 特征

组合Parch和SibSp特征，创建一个新的FamilySize特征，再通过FamilySize特征创建一个名为IsAlone的特征。最后丢弃Parch、SibSp和FamilySize特征，保留IsAlone特征。

for dataset in combine:
    dataset['FamilySize'] = dataset['SibSp'] + dataset['Parch'] + 1
train_df[['FamilySize','Survived']].groupby(['FamilySize'],as_index=False).mean().sort_values(by='Survived',ascending=False)
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