kaggle的心脏病预测数据集可以做什么描述性统计
时间: 2023-07-26 19:03:48 浏览: 56
Kaggle的心脏病预测数据集可以进行很多描述性统计分析,包括以下几个方面:
1. 数据集的基本情况:包括数据集的行数、列数、数据类型等基本信息。
2. 数据集的统计特征:包括数据集的均值、中位数、标准差、最小值、最大值等统计特征。
3. 数据集的分布情况:包括数据集各个特征的分布情况,如直方图、箱线图等。
4. 特征之间的相关关系:包括各个特征之间的相关系数、散点图等。
5. 数据集的缺失值情况:包括缺失值的数量、缺失值的位置、缺失值的处理方法等。
下面是使用Python语言和pandas库进行描述性统计分析的示例代码:
``` python
# 导入必要的库和数据集
import pandas as pd
data = pd.read_csv('heart.csv')
# 数据集的基本情况
print('数据集的行数和列数:', data.shape)
print('数据集的数据类型:', data.dtypes)
# 数据集的统计特征
print('数据集的统计特征:\n', data.describe())
# 数据集的分布情况
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data['age'])
plt.title('Age Distribution')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
plt.show()
# 特征之间的相关关系
import seaborn as sns
sns.pairplot(data, vars=['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'], hue='target')
plt.show()
# 数据集的缺失值情况
print('数据集的缺失值数量:\n', data.isnull().sum())
```
上述代码中,我们首先使用pandas库读入数据集heart.csv,并通过shape和dtypes属性分别获取数据集的行数、列数和数据类型等基本信息。接着,我们使用describe()方法获取数据集的统计特征,并使用matplotlib库绘制了年龄分布的直方图。然后,我们使用seaborn库绘制了各个特征之间的相关关系散点图。最后,我们使用isnull()和sum()方法分别获取数据集的缺失值数量。