Kaggle入门--泰坦尼克号存活率预测(完整流程)_探索泰坦尼克号乘客存活情况 热力图

1. 通过热力图的方式来查看缺失的数据

sns.heatmap(train.isnull(), yticklabels=False, cbar=False, cmap='viridis')
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tip：对于有些数据集中可能不是显式的存在缺失值，而是把缺失值替换成了特殊的字符，这种情况的话可以先将特殊字符替换为np.nan，再用isnull()函数。

2. 查看离散变量和连续变量的属性

# 统计离散变量的属性:离散变量为字符串，属性为'object'
train.describe(include=['O'])
# 统计连续变量的属性
train.describe()
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3. countplot查看存活的人与未存活人的比例

# 设置白色网格为主题
# 使用countplot 对'存活'的一个标签进行计数绘图，使用x表示横轴上的图，y表示纵轴 上的图
sns.set_style('whitegrid')
sns.countplot(x='Survived',data=train)
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4. countplot和group查看存活的人与性别的关系

# 设置白色网格为主题
# 使用countplot 对'存活'和'性别'两个标签进行计数绘图
sns.set_style('whitegrid')
sns.countplot(x='Survived',hue='Sex',data=train)

train[['Sex', 'Survived']].groupby(['Sex'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False)

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5. countplot和group查看存活的人与船舱级别的关系

sns.set_style('whitegrid')
sns.countplot(x='Survived', hue='Pclass', data=train)

train[['Pclass', 'Survived']].groupby(['Pclass'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False)
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6. distplot查看年龄的分布

# 根据开始的空值判断中，可以得出age中有空值，所以需要进行drop

# 通过displot绘制直方图的观测值的单变量分布:纵坐标表示的是比率
# kde为高斯核函数，bins为直方图的宽
sns.distplot(train['Age'].dropna(), kde=False, bins=30)
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7. countplot和group查看乘船人的家族关系以及和存活之间的关系

sns.countplot(x='SibSp', data=train)

train[['SibSp', 'Survived']].groupby(['SibSp'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False)
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8. hist查看乘客的票价分布

# 当然这里也可以用seaborn的displot进行绘制，但是displot的纵坐标是比率，hist的纵坐标是实际个数count；
# figsize调整画布大小
train['Fare'].hist(color='green', bins=30, figsize=(8,4))
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对比，hist和distplot直方图分布的区别
使用hist的直方图分布，纵坐标是count值；
使用displot的直方图分布，纵坐标是比率radio；

9. 箱型图查看年龄和船舱等级的分布

箱型图不仅可以来找出异常值，也可以用来说明样本分布的情况：

1. 如果箱子比较扁， ，说明分布比较靠拢；
   如果箱子比较长，说明分布比较离散；
2. 就是判断出箱子图中所处的范围在哪块；

plt.figure(figsize=(12,7))
sns.boxplot(x='Pclass', y='Age', data=train)
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通过箱型图大致可以判断出：三等舱的乘客年龄分布都比较小，一等舱的乘客年龄分布都比较大。

10. 填补缺失值

填补缺失值有很多种方法，这里是根据之前的箱型图：三等舱的乘客年龄分布比较小，一等舱的乘客年龄分布比较大。于是来根据船舱的类别填入该类别年龄的平均值。

# 首先得出各个船舱年龄的平均值
[train[train['Pclass'] == i]['Age'].mean() for i in range(1,4)]

def infer_age(cols):
    Age = cols[0]
    Pclass = cols[1]
    
    if pd.isnull(Age):
        if Pclass == 1:
            return 37
        elif Pclass == 2:
            return 29
        else:
            return 24
    else:
        return Age
 # 使用apply方法应用函数
 train['Age'] = train[['Age', 'Pclass']].apply(infer_age, axis=0)
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11.去除无关的数据列

# 票号和船舱号是无关的特征，将它们去除掉
# axis的0轴匹配的是index， 涉及上下运算；1轴匹配的是columns, 涉及左右运算
train.drop(['Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)
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12. 考虑人名的特征，只保留前面的姓氏

# 通过正则表达式留下.之前的形式
train['Title'] = train.Name.str.extract('([A-Za-z]+)\.', expand=False)
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13. 检查下名称是否对应着性别

pd.crosstab(train['Title'], train['Sex'])
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14.将不同类的title，根据个数不同进行聚合

for dataname in [train, test]:
    dataname['Title'] = dataname['Title'].replace(['Lady', 'Countess', 'Capt', 'Col', 'Don', 'Dr', 'Major', \
                                            'Rev', 'Sir', 'Jonkheer', 'Dona'], 'Rare')
    dataname['Title'] = dataname['Title'].replace(['Mlle', 'Ms'], 'Miss')
    dataname['Title'] = dataname['Title'].replace('Mme', 'Mrs')

train[['Title', 'Survived']].groupby(['Title'], as_index=False).mean()
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15. 通过map将名称的变量离散值连续化

title_mapping = {'Mr': 1, 'Miss': 2, 'Mrs': 3, 'Master': 4, 'Rare': 5}
train['Title'] = train['Title'].map(title_mapping)
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16. 对缺失数据进行删除

# inplace表示在原地操作，不返回对象
train.dropna(inplace=True)
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17. 将性别和上船地点也转变为离散变量

# drop_first = True的含义是使用k-1个哑变量来表示k个特征
sex = pd.get_dummies(train['Sex'], drop_first=True)
embark = pd.get_dummies(train['Embarked'], drop_first=True)
# 删除原来的离散变量，并将新的哑变量的dataframe与原来的连接
train.drop(['Sex','Embarked','Name', 'PassengerId'], axis=1, inplace=True)
train = pd.concat([train, sex, embark], axis=1)
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18. 拆分数据集

拆分数据集进行训练主要是为了防止过拟合的情况。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train.drop('Survived', axis=1), train['Survived'], test_size=0.2, random_state=2019)
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作者计算机硕士，从事大数据方向，公众号致力于技术专栏，主要内容包括：算法，大数据，个人思考总结等