Titanic数据分析流程

1.提出问题：符合哪些特征的人在Titanic遇难时获救的可能性更高

2.理解数据
2.1 导入数据

import numpy as np
import pandas as pd

train = pd.read_csv('data/Train.csv')
test = pd.read_csv('data/Test.csv')
print('训练数据集：',train.shape)
print('测试训练集：',test.shape)

训练数据集： (891, 12)
测试训练集： (418, 11)

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2.2 合并数据，进行清洗

full = train.append(test,ignore_index=Ture)
print ('合并后的数据集:',full.shape)

合并后的数据集： (1309, 12)

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2.3 查看数据集信息

full.info()

我们发现数据总共有1309行。
其中数据类型列：年龄（Age）、船舱号（Cabin）里面有缺失数据：
1）年龄（Age）里面数据总数是1046条，缺失了1309-1046=263，缺失率263/1309=20%
2）船票价格（Fare）里面数据总数是1308条，缺失了1条数据
字符串列：
1）登船港口（Embarked）里面数据总数是1307，只缺失了2条数据，缺失比较少
2）船舱号（Cabin）里面数据总数是295，缺失了1309-295=1014，缺失率=1014/1309=77.5%，缺失比较大

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3.数据清洗
3.1 数据预处理
缺失值处理：
在机器学习算法中，许多训练模型算法不能有空值
常用的补全缺失值方法有：
(1)数值型数据，可以使用平均数，众数进行补全
(2)如果是分类数据，用最常见的类别取代
(3)若处理的数值比较重要，则用模型预测缺失值补全

处理数值型缺失值：

print('处理前：')
full.info()
#年龄(Age)
full['Age']=full['Age'].fillna( full['Age'].mean() )
#船票价格(Fare)
full['Fare'] = full['Fare'].fillna( full['Fare'].mean() )
print('处理红后：')
full.info()

#检查数据处理是否正常
full.head()

处理字符型缺失值：
字符串列：
(1) 登船港口（Embarked）里面数据总数是1307，只缺失了2条数据，缺失比较少
(2) 船舱号（Cabin）里面数据总数是295，缺失了1309-295=1014，缺失率=1014/1309=77.5%，缺失比较大
登船港口（Embarked）：
出发地点：S=英国南安普顿Southampton
途径地点1：C=法国 瑟堡市Cherbourg
途径地点2：Q=爱尔兰 昆士敦Queenstown

查看数据样式，进行补全：

full['Embarked'].value_counts()

对’Embarked’特征，其中’S’是比例最大的值，按照S进行填充

full['Embarked'] = full['Embarked'].fillna( 'S' )

对’Cabin’特征，缺失值比较多，将缺失值用特征‘U’代替

full['Cabin'] = full['Cabin'].fillna( '