Python数据分析与机器学习-泰坦尼克获救预测

Python数据分析与机器学习-泰坦尼克获救预测

import pandas as pd  # pandas数据分析数据处理库

pd.set_option（‘display.height‘ 1000）
pd.set_option（‘display.max_rows‘ 1000）
pd.set_option（‘display.max_columns‘ 1000）
pd.set_option（‘display.width‘ 1000）

titanic = pd.read_csv（“titanic_train.csv“）
‘‘‘
PassengerId 乘客id
Survived 是否获救，0未获救，1获救
Pclass 仓位等级
Name 姓名
Sex 性别
Age 年龄
SibSp 多少兄弟姐妹一起的
Parch 老人和孩子
Ticket 票号
Fare 票价
Cabin 座位号
Embarked 上船地点
‘‘‘
titanic[“Age“] = titanic[“Age“].fillna（titanic[“Age“].median（））
# median 返回给定数值的中值，中值是在一组数值中居于中间的数值
# fillna对缺失值进行填充
‘‘‘
mean 平均
std 标准差
‘‘‘

# 把性别转换为01
titanic.loc[titanic[“Sex“] == “male“ “Sex“] = 0
titanic.loc[titanic[“Sex“] == “female“ “Sex“] = 1

# 把上船地点转换为012
titanic[“Embarked“] = titanic[“Embarked“].fillna（‘S‘）
titanic.loc[titanic[“Embarked“] == “S“ “Emba

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       28629  2017-12-24 16:26  chapter14\test.csv
     文件       61194  2017-12-24 16:26  chapter14\titanic_train.csv
     文件        6136  2018-01-05 14:02  chapter14\泰克尼克号获救预测.py
     目录           0  2018-01-05 14:02  chapter14\