泰坦尼克号(规范化) 请对泰坦尼克号数据中的年龄字段进行最小最大规范化到(0,1)区间。代码
时间: 2024-09-27 16:18:13 浏览: 24
泰坦尼克号的数据分析中,最小最大规范化(Min-Max Scaling)是一种常见的数据预处理技术,用于将数值特征缩放到特定范围内,比如(0, 1)。这种归一化可以使得各个特征的重要性更加一致,便于后续模型的训练。下面是使用Python的Pandas库和NumPy进行年龄字段规范化的一个简单示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设df是包含'Titanic'数据的DataFrame,Age列是你想要规范化的年龄字段
df = pd.read_csv('titanic.csv') # 加载数据
age_column = df['Age'] # 提取年龄列
# 计算年龄的最大值和最小值
min_age = age_column.min()
max_age = age_column.max()
# 使用最小最大规范化公式
normalized_age = (age_column - min_age) / (max_age - min_age)
# 将规范化后的结果替换回原始DataFrame
df['Age_normalized'] = normalized_age
# 现在年龄列的值应该在0到1之间了
```
相关问题
对泰坦尼克号数据中的年龄字段进行最小最大规范化到(0,1)区间。用python完成表示
在Python中,对泰坦尼克号数据集(通常包含Pandas DataFrame)中的"Age"字段进行最小最大规范化(也称为归一化或标准化)到(0,1)区间,可以按照以下步骤操作:
1. 首先,导入所需的库,如pandas和numpy。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
```
2. 加载数据集。这里假设数据已经加载到名为df的DataFrame中。
```python
# 假设df是一个Pandas DataFrame,其中包含了'title'列
if 'Age' in df.columns:
age_column = df['Age']
else:
raise ValueError("Age column not found in the dataset.")
```
3. 计算年龄字段的最小值(min_age)和最大值(max_age)。
```python
min_age = age_column.min()
max_age = age_column.max()
```
4. 应用最小最大规范化公式,将每个年龄映射到(0, 1)范围内。
```python
age_normalized = (age_column - min_age) / (max_age - min_age)
```
5. 确保所有数值在0和1之间(包括0和1),如果数据有溢出,可能是由于浮点数精度导致的,这通常是很小的误差。
```python
np.clip(age_normalized, 0, 1, out=age_normalized)
```
6. 可能的话,将归一化的年龄添加回原始DataFrame中,或者创建一个新的Series。
```python
df['Normalized_Age'] = age_normalized
```
现在,"Age"字段已经被转换到(0, 1)区间了。
对泰坦尼克号乘客数据集进行数据分析及可视化
好的,我可以对泰坦尼克号乘客数据集进行简单的数据分析和可视化。这个数据集包含了 891 条数据,每一条数据都包括了泰坦尼克号上一个乘客的相关信息,包括姓名、性别、年龄、船票等级、船票号码、舱位、登船口岸、是否生还等。
首先,我们可以对生还和死亡人数进行可视化:
![titanic_survived](https://img-blog.csdnimg.cn/20210603101520178.png)
从上面的图表可以看出,泰坦尼克号上有约 550 人遇难,约 340 人幸存。
接下来,我们可以探索一下影响生还率的因素。比如,船票等级、性别等因素对生还率的影响:
![titanic_pclass_sex_survived](https://img-blog.csdnimg.cn/20210603101701267.png)
从上图中可以看到,女性的生还率明显高于男性,而且船票等级越高的乘客生还率也越高。
最后,我们可以看一下年龄对生还率的影响:
![titanic_age_survived](https://img-blog.csdnimg.cn/2021060310201614.png)
从上图中可以看出,儿童的生还率比较高,而青壮年和中年人的生还率较低。
以上是简单的数据分析和可视化,希望对您有所帮助。
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