data=pd.read_csv("Titanic.csv")

时间: 2024-03-30 08:30:43 浏览: 162
CSV

titanic.csv

data=pd.read_csv("Titanic.csv")是一个Python代码，用于读取名为"Titanic.csv"的CSV文件，并将其存储为一个名为"data"的数据框（DataFrame）对象。 CSV文件是一种常见的文本文件，用于存储格数据。read_csv()函数是pandas库中一个函数，用于读CSV文件并将其转换为数据框对象。 读取CSV文件后，你可以使用data对象来进行各种数据操作和分析，例如查看数据的前几行、统计数据的描述性统计量、筛选数据等。
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泰坦尼克号数据集.csv

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泰坦尼克数据集（titanic.csv）

泰坦尼克号2201人员的csv数据集。 主要特征有：PassengerId、Pclass、Name 、Sex、Age 、SibSp、 Parch、Ticket 、Fare 、Cabin 、Embarked

df = pd.read_csv("./titanic_data.csv")

df = pd.read_csv("./titanic_data.csv") 这将使用pandas库中的read_csv函数来读取CSV文件，并将其存储在名为df的DataFrame对象中。请确保文件路径正确，并且该文件与您的Python脚本或Jupyter Notebook位于...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据，并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1)

在你的代码中，你正在尝试从 train_data 对象上调用一个名为 "predict" 的方法，而 train_data 实际上是一个 DataFrame 对象，该对象并没有 "predict" 方法。你应该使用你之前定义的随机森林分类器对象 ...

import pandas as pd titanic=pd.read_csv('D:/Download/titanic-data.csv') data = pd.read_csv('D:/Download/titanic-data.csv') print(titanic.head(5)) X = titanic[['Pclass','Age','Sex']] y = titanic['Survived'] X.shape X.tail(5) X.info() mean_Age=X['Age'].mean() print(mean_Age) X['Age']=X['Age'].fillna(mean_Age) print(X.tail(5)) X['Pclass'] = X['Pclass' ].map({'1st':1, '2nd':2, '3rd':3}) X['Sex'] = X['Sex' ]. map({'female':0, 'male':1}) X. tail(5) from sklearn. preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print (X_scaled) from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import numpy as np jack = np. array([[3, 23, 1]]) rose = np. array([[1, 20, 0]]) jack_scaled = scaler.transform (jack) rose_scaled = scaler.transform(rose) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=100) dt_clf = DecisionTreeClassifier (max_depth=2, min_samples_split=2) dt_clf.fit(X_train, y_train) print(dt_clf.predict_proba(jack_scaled) [0][1]) print (dt_clf.predict_proba(rose_scaled) [0][1])

这是一个关于泰坦尼克号数据的代码，用于预测乘客是否生还。代码中用到了pandas库进行数据读取和处理，sklearn库中的MinMaxScaler对数据进行归一化处理，DecisionTreeClassifier对数据进行分类预测。...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression '''导入数据并粗略查看情况''' train_data = pd.read_csv(r'C:\Users\86181\Desktop\titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\Users\86181\Desktop\titanic\test.csv') print(train_data.head()) print(np.sum(pd.isnull(train_data)))#查看缺失的信息 '''SibSp为兄弟妹的个数，Parch为父母与小孩的个数，Embarked为登船港口''' '''数据清洗''' train_data = train_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket','Cabin'], axis = 1)#删除无关项 test_data = test_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket','Cabin'], axis = 1) print(train_data.head()) train_data = train_data.dropna(axis = 0) print(np.sum(pd.isnull(train_data)))#再次查看是否还有缺失的信息 '''查看数据的总体情况''' train_data['Age'].hist() plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The age of all passengers') plt.show() train_data['Pclass'].hist() plt.xlabel("'Passengers' class") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The class of all passengers') plt.show() train_data['Sex'].hist() plt.xlabel("Sex") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The sex of all passengers') plt.show() train_data['SibSp'].hist() plt.xlabel("The number of SibSp") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The SibSp of all passengers') plt.show() train_data['Parch'].hist() plt.xlabel("The number of Parch") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The Parch of all passengers') plt.show() train_data['Fare'].hist() plt.xlabel("Fare") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The fare of all passengers') plt.show() train_data['Embarked'].hist() plt.xlabel("Embarked") plt.ylabel('Embarked of passengers') plt.title('The Embarked of all passengers') plt.show() train_data['Survived'].hist() plt.xlabel("Survived") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('Survived passengers') plt.show() '''开始分析''' X_train = train_data[['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']] Y_train = train_data[['Survived']] X_train = pd.get_dummies(train_data, columns = ['Pclass']) X_train = pd.get_dummies(train_data, columns = ['Embarked']) X_train['Sex'].replace('female', 0, inplace = True) X_train['Sex'].replace('male', 1, inplace = True) print(X_train.head()) print(np.sum(pd.isnull(X_train)))

这段Python代码的作用是：导入一些常用的数据分析和可视化库（numpy、pandas、matplotlib、sklearn），然后使用pandas读取Titanic数据集中的训练集和测试集。而后打印出训练集的前五行数据，以及训练集中每列的缺失...

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 49, saw 2以下代码出现错误import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np #将数据框命名为titanic titanic = pd.read_csv('train.csv') #将PassengerId设置为索引 titanic = titanic.set_index('PassengerId') #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 Male = (titanic.Sex == 'male').sum() Female = (titanic.Sex == 'female').sum() proportions = [Male,Female] plt.pie(proportions, labels=['Male','Female'],shadow=True, autopct='%1.1f%%',startangle=90,explode=(0.15,0)) plt.axis('equal') plt.title('Sex Proportion') plt.tight_layout() plt.show() #绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 lm = sns.lmplot(x='Age',y='Fare', data=titanic,hue='Sex',fit_reg=False) lm.set(title='Fare x Age') #设置坐标轴取值范围 axes = lm.axes axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) #有多少人生还？ titanic.Survived.sum() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending = False) plt.hist(df,bins = (np.arange(0,600,10))) plt.xlabel('Fare') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Fare Payed Histrogram') plt.show()

这个错误通常是由于在读取文件时遇到了格式不正确的行而引起的。在这种情况下，pandas尝试将该行解析为DataFrame的一行，但是由于该行不符合所期望的格式，因此会出现解析错误。 要解决这个错误，你需要检查文件的...

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline pdtitanic = pd.read_csv(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\titanic.csv") pdtitanic.head() pdtitanic.isnull().sum() mean=titanic['age'].mean() print(mean) pdtitanic['age']=['age'].fillna(mean) pdtitanic.isnull().sum() sns.distplot(titanic["age"]) titanic["embarked"],value_counts() del titanic.['deck'] titanic.head sns.countplot(x="sex",data=titanic) sns.boxplot(x="sex",y="age",data=titanic) sns.countplot(x="class",data=titanic) sns.violinplot(y="age",x="class",data=titanic) def agelevel(age): if age<=16: return'child' elif age>=60: return'old' else: return'middle' titanic['age_level']=titanic['age'].map(agelevel) titanic.head sns.countplot(x='age_level',data=titanic) sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) plt.legend(loc='best',fontsize='15')

titanic = pd.read_csv(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\titanic.csv") titanic.head() titanic.isnull().sum() mean = titanic['age'].mean() print(mean) titanic['age'] = titanic['age'].fillna(mean) ...

以下代码为什么不能生成热力图：import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np titanic_df = pd.read_csv( "C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv") # 删除不必要的列 titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True) # 删除缺失值 titanic_df.dropna(inplace=True) # 将性别变量转换为数值变量 titanic_df['Sex'] = titanic_df['Sex'].replace({'male': 0, 'female': 1}) # 将登船港口变量转换为数值变量 titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].replace({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2}) grouped = titanic_df.groupby('Pclass') # 求每个船票等级的平均年龄 grouped['Age'].mean() # 将数据集按照性别和船票等级进行透视 pivot_df = pd.pivot_table(titanic_df, values='Survived', index='Sex', columns='Pclass') print(pivot_df.head()) sns.heatmap(data=pivot_df.head())

titanic_df = pd.read_csv("C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv") # 删除不必要的列 titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name'...

以下代码为什么不能生成热力图：import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np titanic_df = pd.read_csv("C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv") # 删除不必要的列 titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True) # 删除缺失值 titanic_df.dropna(inplace=True) # 将性别变量转换为数值变量 titanic_df['Sex'] = titanic_df['Sex'].replace({'male': 0, 'female': 1}) # 将登船港口变量转换为数值变量 titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].replace({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2}) grouped = titanic_df.groupby('Pclass') # 求每个船票等级的平均年龄 grouped['Age'].mean() # 将数据集按照性别和船票等级进行透视 pivot_df = pd.pivot_table(titanic_df, values='Survived', index='Sex', columns='Pclass') # 将缺失值填充为 0 pivot_df.fillna(0, inplace=True) # 使用 seaborn.heatmap 函数绘制热力图，并显示每个单元格的数值 sns.heatmap(data=pivot_df.head(), annot=True)

这段代码是可以生成热力图的，它的功能是读取 Titanic 数据集，并按照性别和船票等级进行透视，并生成热力图以显示不同性别和船票等级下的生还率情况。 如果你运行这段代码时没有看到热力图窗口弹出，可能是由于你...

解释这段代码 lm = sns.lmplot(x = 'Age',y = 'Fare',data = titanic,hue = 'Sex' , fit_reg=False) #创建绘图 lm.set(title = 'Fare x Age') #设置标题 axes = lm.axes #获取axes对象并对其进行调整 axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) plt.show() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending=False)# 将值从顶部到最小值排序，并对前5项进行切片 print(df) binsVal = np.arange(0,600,10)# 使用numpy创建存储箱间隔 print(binsVal)# 创建绘图 plt.hist(df,bins= binsVal) plt.xlabel("Fare") # 设置标题和标签 plt.ylabel('Frequency') plt.title("Fare Payed Histrogram") plt.show() import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns pd.set_option('display.width',1000) url = 'train.csv' titanic = pd.read_csv(url) print(titanic.head()) result_plot = train.hist(bins=50, figsize=(14, 12)) # 找到类别都为0 的 cond_0 = y == 0 cond_1 = y == 1 #获取到类别为0的Pclass的数据 az = plt.subplot(1,1,1) X['Pclass'][cond_0].plot(kind='hist',bins=100,density = True) X['Pclass'][cond_1].plot(kind='hist',bins=10,density = True,alpha = 0.8) az.set_title("乘客等级") plt.show()

4. 使用pandas库中的read_csv函数读取数据集。 5. 使用pandas库中的hist函数绘制数据集中各个属性的直方图。 6. 使用matplotlib库中的subplot函数获取绘图对象，并对其进行调整，展示了乘客等级的分布情况。 总之...
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titanic.zip_pandas库使用案例_titanic_泰坦尼克

data = pd.read_csv('titanic.csv') 分析数据的第一步通常是了解数据的基本情况。Pandas提供了诸如head(), info(), describe()等方法，帮助我们快速查看数据的前几行、基本信息和统计摘要： python ...
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titanic.rar_python

data = pd.read_csv('titanic.csv') 数据集中包含多个特征，如乘客的年龄、性别、票价、登船港口等。在进行建模之前，我们需要对这些特征进行预处理。例如，有些特征如“Sex”是类别型的，我们可能需要将其转换...
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kaggle_titanic

data = pd.read_csv('train.csv') data.head() Titanic 数据集中包含了多个特征，如 'PassengerId'（乘客ID）、'Survived'（是否存活）、'Pclass'（乘客等级，1-头等舱，2-二等舱，3-三等舱）、'Sex'（性别）、...

通过探索Titanic数据集，学习如何使用pandas工具包进行数据清洗，生成可供机器学习模型使用的训练集、验证集和测试集等，titanic_train.csv 为训练集原始数据；test.csv 为测试集原始数据，将titanic_train.csv和test.csv作为输入，编写用于处理Titanic数据集的数据清洗程序，返回可供机器学习模型（决策树算法）使用的数据集。

train_df = pd.read_csv('titanic_train.csv') test_df = pd.read_csv('test.csv') # 合并数据集，方便进行数据清洗 data_df = train_df.append(test_df) # 丢弃无用的特征 data_df = data_df.drop(['PassengerId'...

(1) 使用 pandas 读入数据 titanic.csv，命名为 origin，并查看数据维度与前 10 行。 (2) 处理缺失值： (a) 查看哪些列存在缺失值。 (b) 发现原始数据中存在年龄为空值的记录，可能是无法识别乘客年龄的缘故，因此去除 年龄为空的记录。（满足 age 为空的一行数据全部丢弃）并再次查看哪些列存在缺失 值。保存上述数据清洗后的数据至“titanic2_cleaned.csv”文件中，随后的题目都在 “titanic2_cleaned.csv”上进行。 1 (3) 筛选列名为 pclass,sex,age,fare,who,adult_male 的列，构成模型数据，命名为 titanic_model。 (4) 使用 patsy.dmatrices() 函数，建立变量 fare 对变量 age 的线性回归，为该线性模型产生设 计矩阵；根据最小二乘法计算回归拟合系数。 (5) 使用 Pandas.get_dummies() 将分类变量 sex、who 转化为虚拟变量，利用 patsy 将数值列 pclass 转化为分类变量。 (6) 使用 statsmodels 包，基于 statsmodels.api（数组接入），利用最小二乘法建立 fare 对 pclass、 sex、age、who 的线性回归模型，（pclass、age 为数值型变量，sex、who 为虚变量），并添 加截距项，展示拟合系数。

origin = pd.read_csv('titanic.csv') print("数据维度为：", origin.shape) print("前10行数据为：\n", origin.head(10)) (2) 处理缺失值： (a) 查看哪些列存在缺失值。 python print(origin.isnull()....

对titanic_train.csv进行确实值处理，使用jupyter

data = pd.read_csv('titanic_train.csv') 4. 检查数据中的缺失值情况： python print(data.isnull().sum()) 这将输出数据中每列的缺失值数量。 5. 根据缺失值的情况决定如何处理： - 如果缺失值...

对titanic_train.csv采用sklearn 包进行批量统计填充，

data = pd.read_csv('titanic_train.csv') 3. 创建一个简单填充器： python imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent') 这里选择使用“most_frequent”策略，即用最常见的值填充缺失值。 4....

使用泰坦尼克号Titanic中的train.csv数据建立并训练决策树模型，然后预测test.csv中乘客获救与否，以Accuracy为模型评估指标。

train_data = pd.read_csv('train.csv') # 处理缺失值 train_data = train_data.fillna(method='ffill') # 将类别变量转换为数值变量 train_data['Sex'] = train_data['Sex'].map({'male': 0, 'female': 1}) # ...

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