kaggle中皮马印第安人糖尿病数据集规模怎么样

皮马印第安人糖尿病数据集包含768个样本，每个样本有8个特征变量和1个目标变量。这8个特征变量分别是：怀孕次数、口服葡萄糖耐量试验中2小时的血浆葡萄糖浓度、舒张压（mm Hg）、三头肌皮褶厚度（mm）、2小时血清胰岛素（μU / ml）、体重指数（kg /（身高（m））^2）、糖尿病谱系功能和年龄（岁）。目标变量是是否患有糖尿病。

相关问题

kaggle中中风预测数据集规模怎么样

中风预测数据集是Kaggle上的一个公开数据集，包含了43400条记录和11个特征。其中，10个特征为输入特征，包括如下信息：

1. 年龄：病人的年龄
2. 性别：病人的性别
3. 高血压：是否有高血压病史
4. 心脏病：是否有心脏病病史
5. 婚姻状况：病人的婚姻情况
6. 工作类型：病人的工作类型
7. 居住区域：病人所在地区
8. 平均血糖水平：病人的平均血糖水平
9. 吸烟：是否有吸烟习惯
10. 饮酒：是否有饮酒习惯

另外，还有一个特征为输出特征，即是否发生中风，取值为0或1。

该数据集规模适中，包含了一定数量的记录和特征，足够用于进行中风预测的分析和建模。

kaggle中糖尿病预测数据集数据清洗代码

好的，下面是一个简单的数据清洗代码，可以用于kaggle中Pima Indians Diabetes数据集：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集文件
data = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 将缺失值替换为 NaN
data = data.replace({'Glucose': {0: np.nan}, 
                     'BloodPressure': {0: np.nan}, 
                     'SkinThickness': {0: np.nan},
                     'Insulin': {0: np.nan},
                     'BMI': {0: np.nan}})

# 填充缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# 将 Outcome 列中的 0 和 1 替换为 'No' 和 'Yes'
data['Outcome'] = data['Outcome'].replace({0: 'No', 1: 'Yes'})

# 将数据集分为特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 对特征进行标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 将标签转换为数值
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
y = encoder.fit_transform(y)

该代码主要完成以下几个任务：

1. 将数据集文件读取到 pandas 数据框中。
2. 将缺失值替换为 NaN。
3. 用平均值填充缺失值。
4. 将 Outcome 列中的 0 和 1 替换为 'No' 和 'Yes'。
5. 将数据集分为特征和标签。
6. 对特征进行标准化。
7. 将标签转换为数值。

需要注意的是，此代码仅包含基本的数据清洗操作，实际上你可能需要根据具体情况进行更多的数据预处理。同时，该代码也只是提供了一种常见的数据清洗流程，你可以根据需要进行修改和优化。