中风预测数据集描述性统计代码

以下是中风预测数据集的描述性统计代码，使用Python中的pandas和numpy库：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
data = pd.read_csv("stroke_prediction_dataset.csv")

# 描述性统计
print("数据集描述性统计：\n")
print(data.describe())

# 缺失值统计
print("\n数据集缺失值统计：\n")
print(data.isnull().sum())

该代码首先使用pandas库读取中风预测数据集的csv文件，然后使用describe()方法生成数据集的描述性统计信息。接着使用isnull().sum()方法统计数据集中每个特征的缺失值数量。

相关问题

kaggle中中风预测数据集数据清洗代码

下面是一个简单的数据清洗代码示例，用于对Kaggle中的中风预测数据集进行数据清洗：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读入原始数据集
data = pd.read_csv("stroke_data.csv")

# 删除缺失值过多的列
data = data.drop(columns=["id", "smoking_status"])

# 处理缺失值
data["bmi"].fillna(data["bmi"].mean(), inplace=True)
data.dropna(inplace=True)

# 将分类变量转换为数值变量
data["gender"] = data["gender"].apply(lambda x: 0 if x == "Female" else 1)
data["ever_married"] = data["ever_married"].apply(lambda x: 0 if x == "No" else 1)
data["work_type"] = data["work_type"].map({"Private": 0, "Self-employed": 1, "Govt_job": 2, "children": 3, "Never_worked": 4})

# 对数值变量进行标准化处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data[["age", "avg_glucose_level", "bmi"]] = scaler.fit_transform(data[["age", "avg_glucose_level", "bmi"]])

# 将目标变量移动到数据集的最后一列
data = data[["gender", "age", "hypertension", "heart_disease", "ever_married", "work_type", "Residence_type", "avg_glucose_level", "bmi", "stroke"]]

该代码首先读入原始数据集，并删除缺失值过多的列。接下来，使用平均值填补缺失值，并将分类变量转换为数值变量。最后，对数值变量进行标准化处理，并将目标变量移动到数据集的最后一列。

中风预测数据集数据清洗或预处理代码

好的，以下是一个可能的中风预测数据集数据清洗或预处理代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
df = pd.read_csv('stroke_dataset.csv')

# 处理缺失值
df['bmi'].fillna(df['bmi'].mean(), inplace=True)  # 用平均值填充 BMI 列的缺失值
df.dropna(inplace=True)  # 删除其他含有缺失值的行

# 处理异常值
df = df[df['bmi'] < 50]  # 去除 BMI 大于 50 的异常值
df = df[df['avg_glucose_level'] < 300]  # 去除血糖平均水平大于 300 的异常值

# 处理分类变量
df['gender'] = df['gender'].map({'Male': 0, 'Female': 1, 'Other': 2})
df['ever_married'] = df['ever_married'].map({'No': 0, 'Yes': 1})
df['work_type'] = df['work_type'].map({'Private': 0, 'Self-employed': 1, 'Govt_job': 2, 'children': 3, 'Never_worked': 4})
df['Residence_type'] = df['Residence_type'].map({'Rural': 0, 'Urban': 1})
df['smoking_status'] = df['smoking_status'].map({'never smoked': 0, 'formerly smoked': 1, 'smokes': 2, 'Unknown': 3})

# 数据标准化
cols_to_scale = ['age', 'avg_glucose_level', 'bmi']
for col in cols_to_scale:
    mean = df[col].mean()
    std = df[col].std()
    df[col] = (df[col] - mean) / std

# 将分类变量转换为整数类型
df = df.astype({'gender': 'int', 'ever_married': 'int', 'work_type': 'int', 'Residence_type': 'int', 'smoking_status': 'int'})

# 保存处理后的数据集
df.to_csv('stroke_dataset_cleaned.csv', index=False)

这段代码可以执行以下操作：

1. 读取数据集，将缺失值进行处理，用平均值填充 BMI 列的缺失值，删除其他含有缺失值的行；
2. 处理异常值，去除 BMI 大于 50 和血糖平均水平大于 300 的异常值；
3. 处理分类变量，将分类变量转换为整数类型；
4. 进行数据标准化，对 age、avg_glucose_level 和 bmi 进行标准化；
5. 保存处理后的数据集。

希望这个代码示例能对你有所帮助。