泰坦尼克号生存率分析

1. 数据总览

Titanic 生存模型预测，其中包含了两组数据：train.csv 和 test.csv，分别为训练集合和测试集合。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os
import time #导入事件模块
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')#不发出警告

2. 观察前几行源数据

train_data=pd.read_csv('train.csv')
test_data=pd.read_csv('test.csv')
train_data.head()

3. 绘制存活比例

sns.set_style('ticks')
plt.axis('equal')
train_data['Survived'].value_counts().plot.pie(autopct='%1.2f%%')

4. 结合性别和年龄数据，分析幸存下来的人群特征

① 年龄数据的分布情况

train_data_age = train_data[train_data['Age'].notnull()]plt.figure(figsize=(12,5))
plt.subplot(121)
train_data_age['Age'].hist(bins=70)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Num')plt.subplot(122)
train_data.boxplot(column='Age',showfliers=False)
print('总体年龄分布: 去掉缺失值后样本有714，平均年龄约为30岁，标准差14岁，最小年龄0.42，最大年龄80.')
train_data_age['Age'].describe()

总体年龄分布: 去掉缺失值后样本有714，平均年龄约为30岁，标准差14岁，最小年龄0.42，最大年龄80.

② 男性和女性存活情况

train_data[['Sex','Survived']].groupby(['Sex']).mean().plot.bar()
survive_sex = train_data.groupby(['Sex','Survived'])['Survived'].count()
print(survive_sex)print('女性存活率为%.2f%%，男性存活率为%.2f%%' % (survive_sex.loc['female',1]/survive_sex.loc['female'].sum()*100,survive_sex.loc['male',1]/survive_sex.loc['male'].sum()*100))

女性存活率较高

③ 年龄、船舱等级与存活率关系

fig,ax = plt.subplots(1,2, figsize = (18,8))sns.violinplot("Pclass","Age",hue="Survived",data=train_data_age,split=True,ax=ax[0])
ax[0].set_title('Pclass and Age vs Survived')
ax[0].set_yticks(range(0,110,10))
print('按照不同船舱等级划分 → 船舱等级越高，存活者年龄越大，船舱等级1存活年龄集中在20-40岁，船舱等级2/3中有较多低龄乘客存活')sns.violinplot("Sex","Age",hue="Survived",data=train_data_age,split=True,ax=ax[1])
ax[1].set_title('Sex and Age vs Survived')
ax[1].set_yticks(range(0,110,10))
print('按照性别划分 → 男性女性存活者年龄主要分布在20-40岁，且均有较多低龄乘客，其中女性存活更多')

按照不同船舱等级划分 → 船舱等级越高，存活者年龄越大，船舱等级1存活年龄集中在20-40岁，船舱等级2/3中有较多低龄乘客存活
按照性别划分 → 男性女性存活者年龄主要分布在20-40岁，且均有较多低龄乘客，其中女性存活更多

③ 老人和小孩存活情况

plt.figure(figsize=(18,4))
train_data_age['Age_int'] = train_data_age['Age'].astype(int)
average_age = train_data_age[["Age_int", "Survived"]].groupby(['Age_int'],as_index=False).mean()
sns.barplot(x='Age_int',y='Survived',data=average_age, palette = 'BuPu')
plt.grid(linestyle = '--',alpha = 0.5)
print('灾难中，老人和小孩存活率较高')

灾难中，老人和小孩存活率较高

5. 结合 SibSp、Parch字段，研究亲人多少与存活的关系
① 有无兄弟姐妹/父母子女和存活与否的关系
② 亲戚多少与存活与否的关系

# 有无兄弟姐妹/父母子女和存活与否的关系sibsp_df = train_data[train_data['SibSp'] != 0]
no_sibsp_df = train_data[train_data['SibSp'] == 0]
# 筛选出有无兄弟姐妹数据parch_df = train_data[train_data['Parch'] != 0]
no_parch_df = train_data[train_data['Parch'] == 0]
# 筛选出有无父母子女数据plt.figure(figsize=(12,3))
plt.subplot(141)
plt.axis('equal')
sibsp_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived','Survived'],autopct= '%1.1f%%',colormap = 'Blues')
plt.xlabel('sibsp')plt.subplot(142)
plt.axis('equal')
no_sibsp_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived','Survived'],autopct= '%1.1f%%',colormap = 'Blues')
plt.xlabel('no_sibsp')plt.subplot(143)
plt.axis('equal')
parch_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived', 'Survived'], autopct= '%1.1f%%',colormap = 'Reds')
plt.xlabel('parch')  plt.subplot(144)
plt.axis('equal')
no_parch_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived', 'Survived'], autopct = '%1.1f%%',colormap = 'Reds')
plt.xlabel('no_parch')print('有兄弟姐妹、父母子女的乘客存活率更大')

有兄弟姐妹、父母子女的乘客存活率更大

# 亲戚多少与存活与否的关系fig, ax=plt.subplots(1,2,figsize=(15,4))
train_data[['Parch','Survived']].groupby(['Parch']).mean().plot.bar(ax=ax[0])
ax[0].set_title('Parch and Survived')
train_data[['SibSp','Survived']].groupby(['SibSp']).mean().plot.bar(ax=ax[1])
ax[1].set_title('SibSp and Survived')
# 查看兄弟姐妹个数与存活率train_data['Family_Size'] = train_data['Parch'] + train_data['SibSp']+1
train_data[['Family_Size','Survived']].groupby(['Family_Size']).mean().plot.bar(figsize = (15,4))
# 查看父母子女个数与存活率print('若独自一人，那么其存活率比较低；但是如果亲友太多的话，存活率也会很低')

若独自一人，那么其存活率比较低；但是如果亲友太多的话，存活率也会很低。

6. 结合票的费用情况，研究票价和存活与否的关系

# 票价分布和存活与否的关系fig, ax=plt.subplots(1,2,figsize=(15,4))
train_data['Fare'].hist(bins=70, ax = ax[0])
train_data.boxplot(column='Fare', by='Pclass', showfliers=False,ax = ax[1])
# 查看票价分布情况fare_not_survived = train_data['Fare'][train_data['Survived'] == 0]
fare_survived = train_data['Fare'][train_data['Survived'] == 1]
# 基于票价，筛选出生存与否的数据
average_fare = pd.DataFrame([fare_not_survived.mean(),fare_survived.mean()])
std_fare = pd.DataFrame([fare_not_survived.std(),fare_survived.std()])
average_fare.plot(yerr=std_fare,kind='bar',legend=False,figsize = (15,4),grid = True)
# 查看票价与是否生还的关系print('生还者的平均票价要大于未生还者的平均票价')

生还者的平均票价要大于未生还者的平均票价

7. 利用KNN分类模型，对结果进行预测

① 模型训练字段：‘Survived’,‘Pclass’,‘Sex’,‘Age’,‘Fare’,‘Family_Size’

# 数据清洗，提取训练字段
knn_train = train_data[['Survived','Pclass','Sex','Age','Fare','Family_Size']].dropna()
knn_train['Sex'][knn_train['Sex'] == 'male'] = 1 ＃训练数据集中，性别改为数字表示 → 1代表男性，0代表女性
knn_train['Sex'][knn_train['Sex'] == 'female'] = 0test_data['Family_Size'] = test_data['Parch'] + test_data['SibSp']+1
knn_test = test_data[['Pclass','Sex','Age','Fare','Family_Size']].dropna()
knn_test['Sex'][knn_test['Sex'] == 'male'] = 1
knn_test['Sex'][knn_test['Sex'] == 'female'] = 0
print('清洗后训练集样本数据量为%i个' % len(knn_train))
knn_train.head()

清洗后训练集样本数据量为714个

print('清洗后测试集样本数据量为%i个' % len(knn_test))
knn_test.head()

清洗后测试集样本数据量为331个

# 模型预测test.csv样本数据的生还率from sklearn import neighbors
# 导入KNN分类模块knn = neighbors.KNeighborsClassifier()
knn.fit(knn_train[['Pclass','Sex','Age','Fare','Family_Size']], knn_train['Survived'])
# 构建模型knn_test['predict'] = knn.predict(knn_test)
pre_survived = knn_test[knn_test['predict'] == 1].reset_index()
del pre_survived['index']
# 预测存货情况print('finished!')pre_survived

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