首先导入包：

　　 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt

　　导入数据

　　 df = pd.read_csv(‘./kaggle-data/titanic/train.csv’)

　　找到所有列的 None 值

　　 df.isnull().sum()

　　 PassengerId 0Survived 0Pclass 0Name 0Sex 0Age 177SibSp 0Parch 0Ticket 0Fare 0Cabin 687Embarked 2dtype: int64

　　 Age 列较多，使用平均值填充

　　 df[‘Age’] = df[‘Age’].transform(lambda val: val.fillna(val.mean()))

　　 sex 列映射 male 为 0，female 为 1

　　 df[‘Sex’] = df[‘Sex’].map({‘male’: 0, ‘female’: 1})df = df.fillna(0)

　　接下来就是最关键的，使用 corr 方法，找出各个变量间的相关系数，并使用 heatmap 绘制相关性：

　　 plt.figure(figsize=(8,6), dpi=150)sns.heatmap(data=df.corr(), cmap=’coolwarm’, annot=True)

　　找出与 survived 列最相关的几个特征：

　　 np.abs(df.corr()[‘Survived’]).sort_values().tail(6)

　　去掉相关不大的列，得到如下影响 survived 最大的特征 DataFrame：

　　 X = df.drop([‘Survived’, ‘Cabin’, ‘Name’, ‘Embarked’, ‘Ticket’], axis=1)