Titanic

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不管学习什么，都是觉得原理好简单，但是实际操作起来好难，其实也不是难，就是觉得麻烦。尤其是让我理解可以，就是不想动手去写代码。这次对于kaggle题目也是如此，但是这样实在不好，所以强逼着自己来写代码，来做个自己的整理。

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一、数据分析

1.读取数据

下载的train、test文件都是csv格式，用Python的Pandas包读取。

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

from pandas import DataFrame, Series

data_train = pd.read_csv("/home/futao/Downloads/all/train.csv")
data_test = pd.read_csv("/home/futao/Downloads/all/test.csv")
data_train.head()

#显示train文件的前几行
print(data_train.head())
#统计train文件的数据信息
print(data_train.info())

#显示test文件的数据信息
print(data_test.info())

train信息：

RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
PassengerId    891 non-null int64
Survived       891 non-null int64
Pclass         891 non-null int64
Name           891 non-null object
Sex            891 non-null object
Age            714 non-null float64
SibSp          891 non-null int64
Parch          891 non-null int64
Ticket         891 non-null object
Fare           891 non-null float64
Cabin          204 non-null object
Embarked       889 non-null object
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)

test信息：

RangeIndex: 418 entries, 0 to 417
Data columns (total 11 columns):
PassengerId    418 non-null int64
Pclass         418 non-null int64
Name           418 non-null object
Sex            418 non-null object
Age            332 non-null float64
SibSp          418 non-null int64
Parch          418 non-null int64
Ticket         418 non-null object
Fare           417 non-null float64
Cabin          91 non-null object
Embarked       418 non-null object
dtypes: float64(2), int64(4), object(5)

从上面的信息可以看出训练数据和测试数据都存在缺失值，Age和Cabin 的缺失值最多，Fare 和Embarked的缺失值较少，具体怎么处理在下面会讨论。接下来先进行数据的分析。

2.分析属性与幸存之间的关系

为了顺便熟悉Python的数据处理方法，接下来会用两种方法来展示关系图。

• 不同属性对获救人数影响的对比
• 不同属性的获救概率

(1) 船舱等级对获救的影响分析

a.不同等级对获救人数的影响

#分析Pclass对Survived的影响
#dataframe的行索引作为x轴，将Pclass作为行索引
#Survived作为比较值
Sur_0 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 0].value_counts()
Sur_1 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 1].value_counts()

df_Pclass = DataFrame({'Survived': Sur_1, 'no_Survived': Sur_0})
print(df_Pclass)
df_Pclass.plot(kind='bar')
plt.title("different class")
plt.xlabel("Pclass")
plt.ylabel("num people")
plt.show()

可见，等级1获救的可能性更大，等级3的获救可能最最小。等级制度还是很明显的。

b.不同等级的获救概率图

获得概率主要使用pandas的分组运算groupby，顺便学习了解了一下groupby的使用。

（1）统计不同等级获救的人数

#s = data_train.groupby(['Pclass', 'Survived'])['Pclass'].count()

s = data_train.groupby(['Pclass', 'Survived', 'Sex'])['Age'].count()

data.groupby()的使用：从得到的结果可以分析出，先将数据按groupby中的第一个参数分类，再把每一类分别按第二个属性分类，以此类推。得到的统计数据待统计的数据属性与分类结果的匹配。

（2） 求出每个等级获救的概率

data_train[['Pclass','Survived']].groupby(['Pclass']).mean().plot.bar()

将Survived按Pclass分类，由于Survived采用0和1来表示，所以直接求均值就是获救的概率。

求均值可以用上面代码来写，也可以用下面代码，区别在于有没有提前将Pclass的数据提取出来备用。

data_train[['Survived']].groupby(data_train['Pclass']).mean().plot.bar()

上面是groupby的简单总结。接下来是画出概率图。

s = data_train.groupby(['Pclass', 'Survived'])['Pclass'].count()
print(s)
data_train[['Pclass', 'Survived']].groupby(['Pclass']).mean().plot.bar()
plt.show()

概率图可以更加直观的看出不同等级的获救可能大小。

(2) 性别对获救与否的影响

a.不同性别获救人数的对比

#思路类似不同等级
Sur_Sex0 = data_train.Sex[data_train.Survived == 0].value_counts()
Sur_Sex1 = data_train.Sex[data_train.Survived == 1].value_counts()
df_sex = DataFrame({'Survived': Sur_Sex1, 'no_Survived':Sur_Sex0})
print(df_sex)
df_sex.plot(kind='bar')
plt.title("different Sex")
plt.xlabel("Sex")
plt.ylabel("number")
plt.show()

b.不同性别获救概率大小

#获救概率分析
#分别统计男女的获救人数
#再将获救人数通过性别进行分类计算均值
num = data_train.groupby(['Sex', 'Survived'])['Sex'].count()
print(num)
data_train[['Sex', 'Survived']].groupby(['Sex']).mean().plot(kind='bar')
plt.title('different Sex')
plt.ylabel('percent')
plt.show()

原来，女性的获救概率超出男性这么多！

(3) 兄弟姐妹对获救影响

a.有无兄弟姐妹对获救与否人数对比

Sur_0 = data_train.SibSp[data_train.Survived == 0].value_counts()
Sur_1 = data_train.SibSp[data_train.Survived == 1].value_counts()
print(Sur_0)
print(Sur_1)
df_SibSp = DataFrame({'Survived': Sur_1, 'no_Survived': Sur_0})
df_SibSp.plot(kind='bar')
plt.title('different SibSp')
plt.xlabel('SibSp')
plt.ylabel('number of people')
plt.show()

从得到的图来看感觉影响不大，接下来不区分兄弟姐妹个数，只讨论有无来看一下。

def sta(series):
    no_zero = 0
    for i in series.index:
        if i != 0:
            no_zero = series[i] +no_zero
        else:
            zero = series[i]
    s1 = Series([zero, no_zero], index=[0, 1])
    return s1

Sur_0 = data_train.SibSp[data_train.Survived == 0].value_counts()
Sur_1 = data_train.SibSp[data_train.Survived == 1].value_counts()
s_0 = sta(Sur_0)
s_1 = sta(Sur_1)

df_SibSp1 = DataFrame({'Survived': s_1, 'no_Survived': s_0})
df_SibSp1.plot(kind='bar')
plt.title('have Sibsp?')
plt.xlabel('SibSp')
plt.ylabel('number of people')
plt.show()

没有找到直接统计Serise索引0与非0的办法，只好自己写了一个函数来统计，这么来看的话有没有兄弟姐妹还是有一定的影响的，下面再来看看更直观的概率图。

b.有无兄弟姐妹获救概率大小

• 插入一个小广告，用plt画图的两种方法总结。

#不用先设定图纸大小
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(121)
plt.subplot(122)
#先设定图纸大小
fig = plt.figure()
plt.subplot2grid((2, 3), (0, 0))

下面是查看获救概率的代码：

plt.figure(figsize=(10, 5))
sibSp0 = data_train[data_train['SibSp'] == 0]
sibSp1 = data_train[data_train['SibSp'] != 0]
plt.subplot(121)
sibSp0['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['no_Survived', 'Survived'], autopct='%0.1f%%')
plt.xlabel('no_SibSp')
plt.subplot(122)
sibSp1['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['no_Survived', 'Survived'], autopct='%0.1f%%')
plt.xlabel('SibSp')
plt.title('have Sibsp?')
plt.show()

概率图，可以更加直观的 看出有兄弟姐妹的获救概率更加大一些。

(4) 有无父母与小孩

完全类似兄弟姐妹。

a. 看有无父母孩子对获救人数的对比

Sur_0 = data_train.Parch[data_train.Survived == 0].value_counts()
Sur_1 = data_train.Parch[data_train.Survived == 1].value_counts()
df_SibSp1 = DataFrame({'Survived': Sur_1, 'no_Survived': Sur_0})
df_SibSp1.plot(kind='bar')
plt.title('have Parch?')
plt.xlabel('Parch')
plt.ylabel('number of people')
plt.show()

从这里面看的话，稍微能看出来一些信息，但是并不直观，下面直接从有没有孩子这个角度来区分。

def sta(series):
    no_zero = 0
    for i in series.index:
        if i != 0:
            no_zero = series[i] +no_zero
        else:
            zero = series[i]
    s1 = Series([zero, no_zero], index=[0, 1])
    return s1


Sur_0 = data_train.Parch[data_train.Survived == 0].value_counts()
Sur_1 = data_train.Parch[data_train.Survived == 1].value_counts()
s_0 = sta(Sur_0)
s_1 = sta(Sur_1)
df_SibSp1 = DataFrame({'Survived': s_1, 'no_Survived': s_0})
df_SibSp1.plot(kind='bar')
plt.title('have Parch?')
plt.xlabel('Parch')
plt.ylabel('number of people')
plt.show()

1代表有孩子，0代表没有孩子，差别还是蛮大的。

b.有无父母孩子的获救概率

plt.figure(figsize=(10, 5))
sibSp0 = data_train[data_train['Parch'] == 0]
sibSp1 = data_train[data_train['Parch'] != 0]
plt.subplot(121)
sibSp0['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['no_Survived', 'Survived'], autopct='%0.1f%%')
plt.xlabel('no_Parch')
plt.subplot(122)
sibSp1['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['no_Survived', 'Survived'], autopct='%0.1f%%')
plt.xlabel('Parch')
plt.title('have Parch?')
plt.show()

可以看出影响还是蛮大的。

(5) 登船港口对获救的影响

a.不同港口获救人数对比

sur_0 = data_train.Embarked[data_train.Survived == 0].value_counts()
sur_1 = data_train.Embarked[data_train.Survived == 1].value_counts()

print(sur_0)
df = DataFrame({'survived:': sur_1, 'no_survived':sur_0})
print(df)
df.plot(kind='bar')

plt.xlabel('different embark')
plt.ylabel('number of people')
plt.show()

可以看出不同港口获救情况还是很不一样的。

b.不同港口获救概率对比

t = data_train.groupby(['Embarked', 'Survived'])['Embarked'].value_counts()
print(t)
r = data_train[['Embarked', 'Survived']].groupby(['Embarked']).mean()
print(r)
r.plot(kind='bar')
plt.show()

从概率图来看，差别还算大吧。

(6) 票价对获救的影响

将票价进行分区间处理，不同区间人数大致相同。

data_train['difFare'] = pd.qcut(data_train.Fare, 4)
print(data_train['difFare'].value_counts())
res = data_train[['difFare', 'Survived']].groupby(['difFare']).mean()
print(res)
res.plot(kind='bar')
plt.show()

得到的分区间结果为

(7.91, 14.454]     224
(-0.001, 7.91]     223
(31.0, 512.329]    222
(14.454, 31.0]     222
Name: difFare, dtype: int64

 人数，大致相同，而四个区间的获救概率分别为

可以看出两个信息吧，买超低票价的人普遍多，但是获救概率很低。所以票价对获救与否影响还是比较大的。

(7) 年龄对获救的影响

最后再考虑的就是信息不全的两个特征了，Age和Cabin。首先考虑年龄，年龄的话未知的信息较少，所以可以把已知信息当成训练样本，未知信息当成测试样本来处理，特征采用其他的数值特征。有很多处理缺失值的办法，我觉得这是比较靠谱的一个办法了。

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor


def SetMissingAges(data):
    data_num = data[['Age', 'Fare', 'Parch', 'SibSp', 'Pclass']]
    #print(data_num)
    known_Age = data_num[pd.notnull(data_num.Age)].as_matrix()
    #print(' known ', known_Age)
    notknown_Age = data_num[pd.isnull(data_num.Age)].as_matrix()
    #print(notknown_Age)

    train_X = known_Age[:, 1:]
    train_y = known_Age[:, 0]

    test_X = notknown_Age[:, 1:]

    rfr = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=2000, n_jobs=-1)
    rfr.fit(train_X, train_y)


    pre_Ages = rfr.predict(test_X)
    data.loc[(data.Age.isnull()), 'Age'] = pre_Ages
    return data



if __name__ == '__main__':
    data = pd.read_csv("/home/futao/Downloads/all/train.csv")

    data = SetMissingAges(data)
    print(data[data.Age.isnull()])

处理好年龄后进行分析。由于年龄的值多，范围也大，我同样采用分区间处理。

listbins = [0, 18, 30, 55, 80]
data = SetMissingAges(data_train)
data['difAge'] = pd.cut(data.Age, bins=listbins)
print(data['difAge'].value_counts())
per = data[['difAge', 'Survived']].groupby(data.difAge).mean()
print(per)
per.plot(kind='bar')
plt.show()

(18, 30]    349
(30, 55]    345
(0, 18]     155
(55, 80]     42
Name: difAge, dtype: int64

 采用的是这几个区间，这几个区间基本代表了少年，青年，中年与老年四个阶段吧，当然我有稍微改变中年阶段的取值，发现变化并不大，所以说明这阶段的获救概率还是蛮高的。

可以看出少年获救概率最高，其次是中年。

(8) Cabin对获救的影响

Cabin的缺失值非常多，所以 可以把是否具有这一特征作为一个条件来判断。

def SetCabinType(data):
    data.loc[data.Cabin.notnull(), 'Cabin'] = 'yes'
    data.loc[data.Cabin.isnull(), 'Cabin'] = 'no'
    return data

data = SetCabinType(data_train)
per = data[['Cabin', 'Survived']].groupby(['Cabin']).mean()
print(per)
per.plot(kind='bar')
plt.show()

可见，有无Cabin对获救影响还是蛮大的。

最后，还值得分析的就是姓名一项，里面包含了很多称呼信息，不过我们先采用现有的数据特征预测一下。

2.数据处理

• 数值型特征进行归一化处理，使训练模型更加稳定。
• 非数值型特征要转化为数值型特征。

（未完，参考链接后面会附上）