泰坦尼克号数据集是数据科学和机器学习项目中使用的经典数据集。它包含有关泰坦尼克号乘客的信息，目标通常是预测哪些乘客在灾难中幸存。在构建任何预测模型之前，预处理数据以确保数据干净且适合分析至关重要。这篇博文将指导您完成使用 Python 预处理泰坦尼克号数据集的基本步骤。
任何数据分析项目的第一步都是加载数据集。我们使用 pandas 库读取包含泰坦尼克号数据的 CSV 文件。该数据集包括姓名、年龄、性别、机票、票价以及乘客是否幸存（Survived）等特征。
import pandas as pd import numpy as np
加载泰坦尼克号数据集
titanic = pd.read_csv('titanic.csv')
titanic.head()
数据集包含以下与泰坦尼克号乘客相关的变量：
生存：表示乘客是否幸存。
Pclass：乘客的机票舱位。
性别：乘客的性别。
年龄：乘客的年龄（以岁为单位）。
SibSp：泰坦尼克号上的兄弟姐妹或配偶数量。
Parch：泰坦尼克号上的父母或儿童人数。
票：票号。
票价：客运票价。
客舱：客舱编号。
已登船：登船港口。
探索性数据分析 (EDA) 涉及检查数据集以了解其结构以及不同变量之间的关系。此步骤有助于识别数据中的任何模式、趋势或异常。
数据集概述
我们首先显示数据集的前几行并获取统计信息摘要。这让我们了解数据类型、值的范围以及是否存在任何缺失值。
# Display the first few rows print(titanic.head()) # Summary statistics print(titanic.describe(include='all'))
数据清理是处理缺失值、更正数据类型和消除任何不一致的过程。在泰坦尼克号数据集中，Age、Cabin 和 Embarked 等特征存在缺失值。
处理缺失值
为了处理缺失值，我们可以用适当的值填充它们或删除缺失数据的行/列。例如，我们可以用年龄中位数填充缺失的 Age 值，并删除缺失 Embarked 值的行。
# Fill missing age values with the mode titanic['Age'].fillna(titanic['Age'].mode(), inplace=True) # Drop rows with missing 'Embarked' values titanic.dropna(subset=['Embarked'], inplace=True) # Check remaining missing values print(titanic.isnull().sum())
特征工程涉及改造现有特征以提高模型性能。此步骤可以包括对分类变量进行编码以缩放数值特征。
编码分类变量
机器学习算法需要数值输入，因此我们需要将分类特征转换为数值特征。我们可以对 Sex 和 Embarked 等功能使用 one-hot 编码。
# Convert categorical features to numerical from sklearn import preprocessing le = preprocessing.LabelEncoder() #fit the required column to be transformed le.fit(df['Sex']) df['Sex'] = le.transform(df['Sex'])
预处理是任何数据科学项目中的关键步骤。在这篇博文中，我们介绍了加载数据、执行探索性数据分析、清理数据和特征工程的基本步骤。这些步骤有助于确保我们的数据已准备好进行分析或模型构建。下一步是使用这些预处理的数据来构建预测模型并评估其性能。如需进一步了解，请查看我的 Colab 笔记本
通过遵循这些步骤，初学者可以在数据预处理方面打下坚实的基础，为更高级的数据分析和机器学习任务奠定基础。快乐编码！
以上是如何预处理数据集的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
