[PYTHON] Ich habe irgendwie versucht, ein Jupyter-Notebook zu verwenden
Ich habe irgendwie versucht, ein Jupyter-Notebook zu verwenden
Berühmt als Tutorial für Kaggle Verwenden Sie Passagierdaten der Titanic
Die Umgebungskonstruktion basierte auf Folgendem http://qiita.com/mix_dvd/items/29dfb8d47a596b4df36d
Legen Sie die erforderlichen Bibliotheken
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import numpy as np
Lesen Sie csv und tauchen Sie in einen Datenrahmen ein
titanic_df = pd.read_csv('train.csv')
Zeigen Sie die ersten 5 Zeilen an
titanic_df.head()
| ssengerId | Survived | Pclass | Name | Sex | Age | SibSp | Parch | Ticket | Fare | Cabin | Embarked | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 0 | 3 | Braund, Mr. Owen Harris | male | 22.0 | 1 | 0 | A/5 21171 | 7.2500 | NaN | S |
| 1 | 2 | 1 | 1 | Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... | female | 38.0 | 1 | 0 | PC 17599 | 71.2833 | C85 | C |
| 2 | 3 | 1 | 3 | Heikkinen, Miss. Laina | female | 26.0 | 0 | 0 | STON/O2. 3101282 | 7.9250 | NaN | S |
| 3 | 4 | 1 | 1 | Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) | female | 35.0 | 1 | 0 | 113803 | 53.1000 | C123 | S |
| 4 | 5 | 0 | 3 | Allen, Mr. William Henry | male | 35.0 | 0 | 0 | 373450 | 8.0500 | NaN | S |
Stellen Sie die zum Zeichnen erforderliche Bibliothek ein
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
% matplotlib inline
Nach Geschlecht zählen
sns.countplot('Sex',data = titanic_df)
Wenn es weniger als 16 ist, ist es eine Funktion, die das Geschlecht anderweitig zurückgibt.
def male_female_child(passenger):
age, sex = passenger
if age < 16:
return 'child'
else:
return sex
Fügen Sie das Ergebnis der Funktion zur Personenspalte hinzu
titanic_df['person'] = titanic_df[['Age','Sex']].apply(male_female_child,axis = 1)
Stellen Sie sicher, dass die Personenspalte hinzugefügt wurde
titanic_df.head(10)
| ssengerId | Survived | Pclass | Name | Sex | Age | SibSp | Parch | Ticket | Fare | Cabin | Embarked | person | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 0 | 3 | Braund, Mr. Owen Harris | male | 22.0 | 1 | 0 | A/5 21171 | 7.2500 | NaN | S | male |
| 1 | 2 | 1 | 1 | Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... | female | 38.0 | 1 | 0 | PC 17599 | 71.2833 | C85 | C | female |
| 2 | 3 | 1 | 3 | Heikkinen, Miss. Laina | female | 26.0 | 0 | 0 | STON/O2. 3101282 | 7.9250 | NaN | S | female |
| 3 | 4 | 1 | 1 | Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) | female | 35.0 | 1 | 0 | 113803 | 53.1000 | C123 | S | female |
| 4 | 5 | 0 | 3 | Allen, Mr. William Henry | male | 35.0 | 0 | 0 | 373450 | 8.0500 | NaN | S | male |
| 5 | 6 | 0 | 3 | Moran, Mr. James | male | NaN | 0 | 0 | 330877 | 8.4583 | NaN | Q | male |
| 6 | 7 | 0 | 1 | McCarthy, Mr. Timothy J | male | 54.0 | 0 | 0 | 17463 | 51.8625 | E46 | S | male |
| 7 | 8 | 0 | 3 | Palsson, Master. Gosta Leonard | male | 2.0 | 3 | 1 | 349909 | 21.0750 | NaN | S | child |
| 8 | 9 | 1 | 3 | Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg) | female | 27.0 | 0 | 2 | 347742 | 11.1333 | NaN | S | female |
| 9 | 10 | 1 | 2 | Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem) | female | 14.0 | 1 | 0 | 237736 | 30.0708 | NaN | C | child |
Zeichne eine Klasse (Raumklasse, 1. Klasse, 2. Klasse, 3. Klasse)
sns.countplot('Pclass',data = titanic_df ,hue = 'person')
Vorerst habe ich versucht, Jupyter zu verwenden, aber es ist praktisch Es ist schön, den Code und die Ergebnisse zusammen zu lassen
Lassen Sie uns das nächste Mal die Überlebensanalyse der Titanic-Passagiere von kaggle durchführen.
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