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3주차 레벨업 과제

#이름 특징 추출하기, 이름으로 나이 평균 내기(빈칸을 더 현명하게 처리)

import pandas as pd

df=pd.read_csv('data/train.csv')
df_test=pd.read_csv('data/test.csv')

df.loc[df['Name'].str.contains('Mr\.'),'Name']='Mr'
df.loc[df['Name'].str.contains('Mrs\.'),'Name']='Mrs'
df.loc[df['Name'].str.contains('Miss\.'),'Name']='Miss'

df['Name']=df['Name'].map({
    'Mr': int(0),
    'Mrs': int(1),
    'Miss': int(2)
})

df['Name']=df['Name'].fillna(int(3))

df['Name'].value_counts()

# 평균내기

df['Age']=df['Age'].fillna(df.groupby('Name')['Age'].transform('mean'))

#여러 특성을 지닌 데이터의 Decision Tree

data = {
    'weight': [28, 2, 9, 6],
    'movable': [True, True, True, False],
    'category': ['animal', 'plant', 'animal', 'plant']
}
target_index=3
target_names=['1번','2번','3번','4번']
print(target_names[target_index],": 동/식물을 분류합니다.")

if (data['movable'][target_index]): #움직인다
    if (data['weight'][target_index]<=6):
        print('plant')
    else:
        print('animal')
else: #움직이지 못한다.
    print('plant')

#다른 트리 만들기
if data['weight'][target_index]<=6:
    print("plant")
else:
    print("animal")

#Cabin의 객실 특징 추출, 숫자 변환

df['Cabin']=df['Cabin'].str[0]

df['Cabin']=df['Cabin'].fillna('C')

df['Cabin']=df['Cabin'].map({
    'C':0,
    'B':1,
    'D':2,
    'E':3,
    'A':4,
    'F':5,
    'G':6,
    'T':7,
})
df['Cabin'].value_counts()