泰坦尼克号获救问题
数据来源：Kaggle数据集 → 共有1309名乘客数据，其中891是已知存活情况（train.csv），剩下418则是需要进行分析预测的（test.csv）
字段意义：
PassengerId: 乘客编号
Survived :存活情况（存活：1 ; 死亡：0）
Pclass : 客舱等级
Name : 乘客姓名
Sex : 性别
Age : 年龄
SibSp : 同乘的兄弟姐妹/配偶数
Parch : 同乘的父母/小孩数
Ticket : 船票编号
Fare : 船票价格
Cabin :客舱号
Embarked : 登船港口
目的：通过已知获救数据，预测乘客生存情况
研究问题：
1、整体来看，存活比例如何？
要求：
① 读取已知生存数据train.csv
② 查看已知存活数据中，存活比例如何？
提示：
① 注意过程中筛选掉缺失值之后再分析
② 这里用seaborn制图辅助研究
2、结合性别和年龄数据，分析幸存下来的人是哪些人？
要求：
① 年龄数据的分布情况
② 男性和女性存活情况
③ 老人和小孩存活情况
3、结合 SibSp、Parch字段，研究亲人多少与存活的关系
要求：
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
4、结合票的费用情况，研究票价和存活与否的关系
要求：
① 票价分布和存活与否的关系
② 比较研究生还者和未生还者的票价情况
5、利用KNN分类模型，对结果进行预测
要求：
① 模型训练字段：'Survived','Pclass','Sex','Age','Fare','Family_Size'
② 模型预测test.csv样本数据的生还率
提示：
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
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os
import time
# 导入时间模块
% matplotlib inline
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 不发出警告
1、整体来看，存活比例如何？
要求：
① 读取已知生存数据train.csv
② 查看已知存活数据中，存活比例如何？
提示：
① 注意过程中筛选掉缺失值之后再分析
② 这里用seaborn制图辅助研究
# 读取数据
os.chdir('C:/Users/Hjx/Desktop/项目15泰坦尼克号获救问题/')
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')
# 已知数据中存活比例
sns.set()
sns.set_style("ticks")
plt.axis('equal')
train_data['Survived'].value_counts().plot.pie(autopct='%1.2f%%')
print('存活比例为38.38%')
2、结合性别和年龄数据，分析幸存下来的人是哪些人？
要求：
① 年龄数据的分布情况
② 男性和女性存活情况
③ 老人和小孩存活情况
# 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()
# 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)
# 女性生存率较高
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))
# 年龄与存活的关系
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')
# 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')
3、结合 SibSp、Parch字段，研究亲人多少与存活的关系
要求：
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')
# 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')
4、结合票的费用情况，研究票价和存活与否的关系
要求：
① 票价分布和存活与否的关系
② 比较研究生还者和未生还者的票价情况
# 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')
5、利用KNN分类模型，对结果进行预测
要求：
① 模型训练字段：'Survived','Pclass','Sex','Age','Fare','Family_Size'
② 模型预测test.csv样本数据的生还率
提示：
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
# 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
knn_train['Sex'][knn_train['Sex'] == 'female'] = 0
test_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()
print('清洗后测试集样本数据量为%i个' % len(knn_test))
knn_test.head()
# 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
