泰坦尼克号python数据分析统计服_数据分析可视化——泰坦尼克号幸存者分析(上)...
文章目录数据获取、结构分析如何获取seaborn提供数据源
特征列分析
缺失值与数据清洗年龄缺失值处理
填充embarked
删除不必要的列
幸存者分析分析性别对存活率的影响
分析年龄对存活率影响
分析舱位等级与存活率影响
数据获取、结构分析
如何获取seaborn提供数据源
在python中基本所有的核心库都提供了自己的数据源,例如:seaborn、sklearn、tensorflow… 而且这些数据源基本都托管在github中,如果想了解获取数据原理,单击load_dataset源码就可以看到数据的下载地址。
通过github下载数据如下, 如果数据量比较大可以保存到本地的csv格式
特征列分析在此套课程中我们仅仅讲解关于特征列的清洗、数据分析、列的缺失、异常值处理等… 后续在机器学习课程中还会讲解到特征工程、PCA主特征分析等重要概念。Survived: 生存情况,0代表不幸遇难,1代表存活;
Pclass: 仓位等级,1为一等舱,2为二等舱,3为三等舱;
Name: 乘客姓名;
Sex: 性别;
Age: 年龄;
SibSp: 乘客在船上的兄妹姐妹数/配偶数(即同代直系亲属数)
Parch: 乘客在船上的父母数/子女数(即不同代直系亲属数);
Ticket: 船票编号;
Fare: 船票价格;
Embarked: 登船港口 (S: Southampton; C: Cherbourg Q: Queenstown)
alive:活着
alone:单身
缺失值与数据清洗
年龄缺失值处理
填充embarked
删除不必要的列一般我们会把不重要的列,缺失值比较多的列删除掉。
幸存者分析
分析性别对存活率的影响虽然男士体力较好,但是在这次海难中体现了绅士风度,把生存的机会留给了女士,所以性别对存活率影响比较大
分析年龄对存活率影响由于年龄是连续型的数据, 连续型数据不方便分组,因此建议编写一个函数让连续型数据转化为离散型数据
分析舱位等级与存活率影响
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