タイタニックデータでEDA-2

前回は、タイタニックデータについてはビジュアライズしてデータについて理解を深めた。

今回はデータをいじって機械学習に使えるようにする。

機械学習をするために必要な処理は３つある。

1. null値の置換
2. 余計な列の削除
3. 余計な行の削除
4. カテゴラル値の変換

null値の変換

null値の取り扱いには2つの方法がある。

• 値の推測が可能であれば、特定のルールにより値を挿入してあげる
• 別の列を作り、該当列と、推測した値を組み合わせて利用する
• nullの行をドロップしてしまう。

余計な列の削除

d_train.drop('Cabin',axis=1,inplace=True)

d_train.drop('Name', axis=1,inplace=True)

余計な行の削除

d_train.dropna(inplace=True)

カテゴラル値の変換

sex = pd.get_dummies(d_train['Sex'],drop_first=True)

embark = pd.get_dummies(d_train['Embarked'],drop_first=True)

d_train.drop(['Sex','Embarked'],axis=1,inplace=True)

d_train = pd.concat([d_train,sex,embark],axis=1)