【備忘録】タイタニック号のデータを完璧に前処理したい

目的

Python初心者でタイタニック号の生死判定の宿題が出ましたので
前処理を完璧にするにはどうしたらいいんだろう・・・？という
自己満足の備忘録です。

与えられたデータ

元のデータをDataFrameに入れるとこんな感じです。

PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.0	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

ちょっと書くのめんどくさいんで最初と最後だけ。
皆が知ってるタイタニック号の学習用データです。
df.info()で情報を見ます。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype  
---  ------       --------------  -----  
 0   PassengerId  891 non-null    int64  
 1   Survived     891 non-null    int64  
 2   Pclass       891 non-null    int64  
 3   Name         891 non-null    object 
 4   Sex          891 non-null    object 
 5   Age          714 non-null    float64
 6   SibSp        891 non-null    int64  
 7   Parch        891 non-null    int64  
 8   Ticket       891 non-null    object 
 9   Fare         891 non-null    float64
 10  Cabin        204 non-null    object 
 11  Embarked     889 non-null    object 
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.7+ KB

全データは12×891、Age,Cabin,Embarkedで欠損があるのと、
Name,Sex,Cabin,EmbarkedはObject（文字列）なのでこのままでは使えません。

SexとEmbarkedをObjectから数値に

たぶん全員やってるであろう処理です。
今回はこれをやってからランダムフォレストにかけて、それを基準にしたいと思います。

# Sex を数値化
df['Sex'] = df['Sex'].map({'male':0, 'female':1})
# Embarked を数値化
df['Embarked'] = df['Embarked'].map({'S':0, 'C':1, 'Q':2})
# Age は欠損値を埋めるため、とりあえずを平均値で補完 
df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].mean())
# Embarked はとりあえず一番多いS(0)で補完
df['Embarked'] = df['Embarked'].fillna(0)

# ObjectのままのName,Ticket,Cabinはとりあえずなしでデータを作成
df_data = df[['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']]
df_label = df[['Survived']]

(train_data, test_data, train_label, test_label) = tts(df_data, df_label, test_size=0.3, random_state=0)
# train_test_split=ttsとしてます

clf = RFC()　# RandomForestClassifier=RFCとしてます
clf.fit(train_data, train_label)
clf.score(test_data, test_label)

今回データの前処理だけのビフォーアフターが見たいので
パラメータとかはdefaultのままです。

結果は・・・

0.8134328358208955

ちょっと基準が高かったです。。
これ以上高みを目指せるのでしょうか。。。

Ageの欠損値を埋めたい

年齢で生死が分かれるかというとそうじゃないと信じたいですが
とりあえず何かのデータで大体の年齢がわかったら嬉しいなと思いました。

まず既知のAgeとの相関関係を見てみる

dropnaでAgeの欠損値を抜いたものを、df.corr()で相関係数を見てみる。

	PassengerId	Survived	Pclass	Sex	Age	SibSp	Parch	Fare	Embarked
Age	0.033207	-0.069809	-0.331339	-0.084153	1.000000	-0.232625	-0.179191	0.091566	0.007461

こう見るとPclass,SibSp,Parchが相関高そう。

途中まで・・・

感想

・記事の書き方もプログラマ仕様というか、Wordのような簡単なものではなかったので
　まず書き方を調べるところから始めた。
・コードは普段自分が適当に書いていたりするので、わかりやすいコード記述というのが結構難しかった。
・M-1優勝嬉しい。

追記(2020/12/24)

クリスマスイブだけど！
続きを書きました！→続き←