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《泰坦尼克号数据预处理：深入挖掘与可视化准备》
泰坦尼克号的沉没是历史上著名的海难事件，而与之相关的乘客数据成为了一个极具分析价值的数据集，通过对泰坦尼克号乘客数据进行处理和可视化，我们可以从中发现许多有趣的信息，例如哪些因素影响了乘客的生存概率等，在进行深入分析和可视化之前，数据预处理是至关重要的一步。
数据获取与初步查看
泰坦尼克号的数据集可以从多种渠道获取，通常包含了如乘客的姓名、性别、年龄、船票等级、是否幸存等众多信息。
当我们首次拿到数据集时，需要对数据的整体结构有一个初步的认识，查看数据的行数和列数，了解每个字段的数据类型等，这可以通过一些常见的数据处理工具来实现，如Python中的pandas库。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('titanic.csv')
print(data.shape)
print(data.dtypes)缺失值处理
（一）识别缺失值
泰坦尼克号数据集中存在不少缺失值。“年龄”字段可能存在缺失，这可能是由于当时记录不完全或者某些特殊原因导致的，我们可以使用如下方法来统计每个字段的缺失值数量：
print(data.isnull().sum())
（二）处理缺失值的策略
1、数值型数据（如年龄）
- 一种常见的方法是使用均值或中位数填充，对于年龄字段，可以计算所有已知年龄的均值或中位数，然后将缺失值替换为该值。
```python
median_age = data['age'].median()
data['age'].fillna(median_age, inplace = True)
```
2、类别型数据（如登船港口）
- 对于像登船港口这样的类别型数据缺失，可以使用最常见的类别来填充，首先找出最常见的登船港口类别：
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```python
most_common_port = data['embarked'].mode()[0]
data['embarked'].fillna(most_common_port, inplace = True)
```
数据编码
许多数据挖掘和机器学习算法要求输入的数据为数值型，对于类别型数据，如性别（男、女）和船票等级（一等、二等、三等）等，需要进行编码转换。
（一）独热编码（One - Hot Encoding）
对于性别字段，我们可以使用独热编码将其转换为数值型数据，在Python中，可以使用pandas的get_dummies函数。
gender_dummies = pd.get_dummies(data['sex'], prefix='sex') data = pd.concat([data, gender_dummies], axis = 1)
（二）有序编码
对于船票等级这样有顺序关系的类别型数据，可以进行有序编码，将一等舱编码为3，二等舱编码为2，三等舱编码为1。
ticket_class_mapping = {
'1st': 3,
'2nd': 2,
'3rd': 1
}
data['pclass'] = data['pclass'].map(ticket_class_mapping)异常值处理
在泰坦尼克号数据集中，可能存在一些异常值，年龄可能存在一些不合理的极大或极小值，我们可以通过绘制箱线图来识别年龄的异常值。
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.boxplot(data['age']) plt.show()
对于识别出的异常值，可以根据具体情况进行处理，如果是明显的错误录入，可以进行修正或者直接删除，但在处理时需要谨慎，以免丢失过多有价值的信息。
特征工程
1、创建新特征
- 可以根据乘客的姓名创建一个新的特征，如是否为已婚女性（通过姓名中的称呼来判断），这可能对分析生存概率有一定的帮助。
- 还可以创建家庭规模特征，将同行的亲属数量（如兄弟姐妹、父母子女等）相加得到一个新的特征，因为家庭规模可能与生存概率相关。
```python
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data['family_size'] = data['sibsp']+data['parch'] + 1
```
2、特征选择
- 在经过一系列的特征创建后，可能会有很多特征，但并不是所有的特征都对分析目标（如预测生存概率）有显著贡献，我们可以使用一些特征选择的方法，如相关性分析，计算每个特征与生存结果（是否幸存）的相关性，选择相关性较高的特征进行后续的分析和可视化。
```python
correlation_matrix = data.corr()['survived'].sort_values(ascending = False)
selected_features = correlation_matrix.index[:5]
data_selected = data[selected_features]
```
数据标准化
对于一些数值型特征，如年龄和家庭规模等，如果它们的取值范围差异较大，可能会对某些分析和模型产生影响，需要对这些特征进行标准化。
在Python中，可以使用sklearn库中的StandardScaler来实现数据标准化。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() numeric_features = ['age', 'family_size'] data[numeric_features] = scaler.fit_transform(data[numeric_features])
可视化准备
经过上述的数据预处理步骤，数据已经具备了进行可视化的良好条件，我们可以绘制不同性别（经过编码后的数值型表示）与生存概率之间的关系柱状图，或者绘制船票等级与生存概率之间的箱线图等。
通过对泰坦尼克号数据的预处理，我们不仅清理和转换了数据，还为后续的深入分析和可视化奠定了坚实的基础，这使得我们能够更准确地从数据中挖掘出有价值的信息，更好地理解泰坦尼克号乘客的生存情况以及背后的影响因素。
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