Dilan / data_analysis

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Предобработка данных в pandas

  1. Какое количество мужчин и женщин ехало на корабле? В качестве ответа приведите два числа через пробел.

  2. Какой части пассажиров удалось выжить? Посчитайте долю выживших пассажиров. Ответ приведите в процентах (число в интервале от 0 до 100, знак процента не нужен), округлив до двух знаков.

  3. Какую долю пассажиры первого класса составляли среди всех пассажиров? Ответ приведите в процентах (число в интервале от 0 до 100, знак процента не нужен), округлив до двух знаков.

  4. Какого возраста были пассажиры? Посчитайте среднее и медиану возраста пассажиров. В качестве ответа приведите два числа через пробел.

  5. Коррелируют ли число братьев/сестер/супругов с числом родителей/детей? Посчитайте корреляцию Пирсона между признаками SibSp и Parch.

  6. Какое самое популярное женское имя на корабле? Извлеките из полного имени пассажира (колонка Name) его личное имя (First Name). Это задание — типичный пример того, с чем сталкивается специалист по анализу данных. Данные очень разнородные и шумные, но из них требуется извлечь необходимую информацию. Попробуйте вручную разобрать несколько значений столбца Name и выработать правило для извлечения имен, а также разделения их на женские и мужские.

Важность признаков

  1. Загрузите выборку из файла titanic.csv с помощью пакета Pandas.

  2. Оставьте в выборке четыре признака: класс пассажира (Pclass), цену билета (Fare), возраст пассажира (Age) и его пол (Sex).

  3. Обратите внимание, что признак Sex имеет строковые значения.

  4. Выделите целевую переменную — она записана в столбце Survived.

  5. В данных есть пропущенные значения — например, для некоторых пассажиров неизвестен их возраст. Такие записи при чтении их в pandas принимают значение nan. Найдите все объекты, у которых есть пропущенные признаки, и удалите их из выборки.

  6. Обучите решающее дерево с параметром random_state=241 и остальными параметрами по умолчанию (речь идет о параметрах конструктора DecisionTreeСlassifier).

  7. Вычислите важности признаков и найдите два признака с наибольшей важностью. Их названия будут ответами для данной задачи (в качестве ответа укажите названия признаков через запятую или пробел, порядок не важен).

About


Languages

Language:Jupyter Notebook 100.0%