Skip to content

lambdamai/data_analysis

 
 

Repository files navigation

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

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Jupyter Notebook 100.0%