用python分折泰坦尼克号 python预测泰坦尼克号生存率

最终目的：建立模型预测乘客是否生还

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 不用写plt.show()
%matplotlib inline
 
#路径根据自己的数据放置位置表示
titanic=pd.read_csv('H://data.csv')

可视化数据

#查看pclass分布情况
sns.countplot(x="pclass",data=titanic,palette="Set2")

三等舱的居多，当然一等舱，二等舱的人也不少

#查看pclass与生存的关系
sns.countplot(x="pclass",hue="survived",data=titanic,palette="Set2")

可以看出一等舱的生存率很高，反观三等舱的情况不容乐观，死亡人数接近于生存人数的两倍，再看看生存率：

# pclass生存率
titanic[['pclass', 'survived']].groupby(by=['pclass'], as_index=False).mean().sort_values(by=['survived'], ascending=False)

看出船票等级越高，生存率也越高

#各舱位总量所占比
titanic.groupby('pclass').agg('size')/(len(titanic))

看出一，二等舱的人数接近，三等舱人数占总人数过半

#sex与生存之间的关系
sns.countplot(x="sex",hue="survived",data=titanic,palette="Set2")

男的感觉死的差不多了，女性生存人数有点多呢，估计是和西方lady first有关吧

# 按照Sex分类，生存率
titanic[['sex', 'survived']].groupby(by=['sex'], as_index=False).mean().sort_values(by=['survived'], ascending=False)

女性相比于男性生存率更高

# age存活率分布
a=sns.FacetGrid(titanic,hue='survived',aspect=6)
a.map(sns.kdeplot,'age',shade=True)
a.set(xlim=[0,titanic['age'].max()])
a.add_legend()

 

年龄居于20到30岁的人数占比最多，但同时也看得出在这个阶段的死亡率也比生存率要高，在处于15岁以下的这个阶段虽然人数占比较少，但生存率较高

#pclass,age的分布情况
sns.boxplot(x='pclass',y='age',data=titanic,palette="Set2")

一等舱主要集中于30-50岁，二等舱主要集中于25-35岁，也有部分集中于60-70岁之间的群体，三等舱主要集中于20-35岁，同样有部分集中于高年龄阶段

#sex,age与生存的关系
sns.violinplot(x='sex', y='age',hue='survived',data=titanic,split=True,palette={0: "r", 1: "b"});

女性处于14岁下的生存率相对较低，而在22岁左右的生存率较高，男性在15岁下的生存率较高，但在22岁左右的死亡率偏高

#fare与生存的关系
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.hist([titanic[titanic['survived'] == 1]['fare'],titanic[titanic['survived'] == 0]['fare']],
         stacked=True,
         color = ['b','r'],
         bins = 50,
         label = ['survived','dead'])
plt.xlabel('fare')
plt.ylabel('number of passengers')
plt.legend()

低票价的人数众多，但同时死亡人率也是相当之高的，票价越贵的 生存机率越高

#pclass,fare与生存的关系
sns.swarmplot(x='pclass',y='fare',hue='survived',data=titanic,palette='husl')

舱位越高级的平均票价越贵，同时生存率越高

#age,fare与生存的关系
plt.figure(figsize=(20, 10))
bt = plt.subplot()
bt.scatter(train[train['survived'] == 1]['age'], train[train['survived'] == 1]['fare'], 
           c='blue', s=train[train['survived'] == 1]['fare'])
bt.scatter(train[train['survived'] == 0]['age'], train[train['survived'] == 0]['fare'], 
           c='orange', s=train[train['survived'] == 0]['fare'])

这里也可以看出，票价低的除了低年龄段的生存率较大，其他年龄段基本都是处于dead的状态居多

#各舱位的平均票价
ax = plt.subplot()
ax.set_ylabel('average fare')
titanic.groupby('pclass').mean()['fare'].plot(kind='bar', ax = ax);

舱位越高级，平均票价越高

#embarked与生存的关系
sns.countplot(x="embarked",hue="survived",data=titanic)

在C处港口上船的生存率偏高些

#embarked,fare与生存的关系
fig = plt.figure(figsize=(25, 7))
sns.violinplot(x='embarked', y='fare', hue='survived', data=titanic, split=True, palette={0: "r", 1: "b"});

在C港口上船的富人更多些，同时也是可以看出票价越高，生存率越大

#boat与生存的关系
fig = plt.figure(figsize=(25, 7))
sns.countplot(x='boat',data=titanic,hue='survived')

看得出上了救生船的人基本都活了下来

 

数据清洗处理

#查看各个变量缺失遗漏情况
print(titanic.isnull().sum())

#查看是否有重复
print(titanic.duplicated().value_counts())

没用重复，若有重复，会出现true  xxx(重复量)，处理方法如下：（没有重复就可以不用了）

#用来删除重复
titanic=titanic.drop_duplicates()

填充fare

#以中位数填充缺失fare
titanic["fare"].fillna(titanic.fare.median(),inplace=True)

可以看出主要缺失的是age(年龄),cabin(房间号),boat(救生船号),body(尸体编号),home.dest(家乡)，body，boat与生存与否带有强关联性对预测不起作用，cabin和home.dest缺失量太大，直接删除变量

titanic=titanic.drop(['cabin','home.dest','body','boat'], axis=1)

现在就需要来处理年龄大量空缺的问题，在此之前先观察一下乘客身份，作出区分以便更好处理年龄

#查看乘客姓名，提取有用信息
identity = set()
for name in titanic['name']:
    identity.add(name.split(',')[1].split('.')[0].strip())
print(identity)

主要分为皇室，先生，太太，小姐，官员，主人(代指上流社会人士)

#用于转换姓名到身份的字典
Titanic_Dictionary = {
    "Capt": "Officer",
    "Col": "Officer",
    "Don": "Royalty",
    "Dona": "Royalty",
    "Dr": "Officer",
    "Jonkheer": "Royalty",
    "Lady" : "Royalty",
    "Major": "Officer",
    "Master" : "Master",
    "Miss" : "Miss",
    "Mlle": "Miss",
    "Mme": "Mrs",
    "Mr" : "Mr",
    "Mrs" : "Mrs",
    "Ms": "Mrs",
    "Rev": "Officer",
    "Sir" : "Royalty",
    "the Countess":"Royalty"
}

#添加新列title,用于存放身份
titanic['identity']='1'
def get_identity():
    titanic['identity'] = titanic['name'].map(lambda name: name.split(',')[1].split('.')[0].strip())
    titanic['identity'] = titanic.identity.map(Titanic_Dictionary)
    return titanic
titanic = get_identity()

到此身份处理完成，在瞅一眼

titanic.head()

 

因为年龄对于生存率有一定关系，不可能直接删除这263个数据，简单处理年龄大量空缺的问题----用男女对应的平均年龄大小填进去（这样处理并不是最佳处理方案，因群体类别不同所导致的差异会不同，这也是为什么前面先处理身份，现在就好处理了）

#根据不同群体划分，得到对应的年龄中位值
grouped_try = titanic.groupby(['sex','pclass','identity'])
grouped_median_try = grouped_try.median()
grouped_median_try = grouped_median_try.reset_index()[['sex', 'pclass', 'identity', 'age']]

grouped_median_try.head()

接下来就是填充

def fill_age(row):
    condition = (
        (grouped_median_try['sex'] == row['sex']) &
        (grouped_median_try['identity'] == row['identity']) &
        (grouped_median_try['pclass'] == row['pclass'])
    )
    return grouped_median_try[condition]['age'].values[0]


def process_age():
    global titanic
    titanic['age'] = titanic.apply(lambda row: fill_age(row) if np.isnan(row['age']) else row['age'], axis=1)
    return titanic

titanic=process_age()

至此再看看还有空缺值没处理的没

titanic.isnull().sum()

 

缺失值已全部处理完成

 

特征提取以及属性处理

(1)、数据分类

查看数据类型，分为3种数据类型。并对类别数据处理：用数值代替类别，并进行One-hot编码。

  1.数值类型： 
  年龄（Age），船票价格（Fare），同代直系亲属人数（SibSp），不同代直系亲属人数（Parch）
  2.时间序列：无
  3.分类数据： 
  1）有直接类别的
     乘客性别（Sex）：男性male，女性female
     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，出发地点2：Q=爱尔兰 昆士敦Queenstown 
     客舱等级（Pclass）：1=1等舱，2=2等舱，3=3等舱
  2）字符串类型：可能从这里面提取出特征来，也归到分类数据中
  乘客姓名（Name）
  客舱号（Cabin）
  船票编号（Ticket）

对家庭属性进行处理

对船票编号属性进行处理

分别用皮尔逊相关系数和随机森林分类器查看属性关联性

皮尔逊相关系数

随机森林分类器

选取特征

训练模型

对逻辑回归模型训练