<jupyter_start><jupyter_text>Github:   https://github.com/login   alberto.'padrao quadro' Fonte:https://paulovasconcellos.com.br/competicao-kaggle-titanic-tutorial-5b11993774f7 https://paulovasconcellos.com.br/o-que-o-naufr%C3%A1gio-do-titanic-nos-ensina-at%C3%A9-hoje-data-science-project-2fea8ff1c9b5https://suzana-svm.medium.com/data-science-udacity-titanic-e5b04a8e415fhttps://paulovasconcellos.com.br/https://paulovasconcellos.com.br/como-criar-seu-primeiro-projeto-de-data-science-parte-1-de-2-d846c4c8d314  prever quais passageiros sobreviveriam ao terrível desastrePassengerId: Número de identificação do passageiro;Survived: Indica se o passageiro sobreviveu ao desastre. É atribuído o valor de 0 para aqueles que não sobreviveram, e 1 para quem sobreviveu;Pclass: Classe na qual o passageiro viajou. É informado 1 para primeira classe; 2 para segunda; e 3 para terceira;Name: Nome do passageiro;Sex: Sexo do passageiro;Age: Idade do passageiro em anos;SibSp: Quantidade de (irmãos e cônjuges) a bordo ;Parch: Quantidade de (pais e filhos) a bordo;Ticket: Número da passagem;Fare: (Tarifa)Preço da passagem;Cabin: Número da cabine do passageiro;Embarked: Indica o porto no qual o passageiro embarcou. Há apenas três valores possíveis: Cherbourg, Queenstown e Southampton, indicados pelas letras “C”, “Q” e “S”, respectivamente. Read csv to github https://community.insaid.co/hc/en-us/articles/360052303453-How-to-read-a-csv-dataset-from-GitHub-in-Pandas-<jupyter_code>import pandas as pd      #criar lindos DataFrames para visualizarmos nossos dados e trabalhar nosso código
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier   # responsável pela geração do modelo em si
train = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/V1L3La/learningtitanic/main/train.csv')
train.head()

train.head()
test = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/V1L3La/learningtitanic/main/test.csv')
test.head()
test.head()
train.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)   #axis=1 coluna inteira    inplace  - salva a alteração direto no dataset, inves de numa variável
test.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)
train.head()
test.head()
# transformar todos dados em números
new_data_train=pd.get_dummies(train)    # get_dummies Transforma categorias em colunas binarias 
new_data_train.head()
# transformar todos dados em números
new_data_test=pd.get_dummies(test)
new_data_test
# Tratando valores nulos
# .isnull() Eetorna todos os valores nulos encontrados
# .sum() Soma todas as ocorrências e agrupa
# .sort_values ordena os dados. 
# ascending=False Ordenar do maior para o menor
# o dataset possui 177 valores inválidos na coluna Age
new_data_train.isnull().sum().sort_values(ascending=False).head(10)
 new_data_train["Age"].fillna(new_data_train["Age"].mean(), inplace=True)
 new_data_train
 new_data_test["Age"].fillna(new_data_test["Age"].mean(), inplace=True)
 new_data_test
# Tratando valores nulos
# .isnull() Eetorna todos os valores nulos encontrados
# .sum() Soma todas as ocorrências e agrupa
# .sort_values ordena os dados. 
# ascending=False Ordenar do maior para o menor
# o dataset possui 177 valores inválidos na coluna Age
new_data_test.isnull().sum().sort_values(ascending=False).head(10)
 new_data_test["Fare"].fillna(new_data_test["Fare"].mean(), inplace=True)
# STOP in   Criando um modelo de Machine Learning
X = new_data_train.drop('Survived', axis=1)
y = new_data_train['Survived']
# cria modelo
tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=0)
tree.fit(X,y) 
                       
                              
tree.score(X,y)
# Enviando primeira previsão ao Kaggle em .csv (Parte I)
# [[ criando o dataftame para o envio ]]

submission = pd.DataFrame()
submission['PassengerId'] = new_data_test['PassengerId']
submission['Survived'] = tree.predict(new_data_test)
submission


# Enviando primeira previsão ao Kaggle em .csv (Parte II)
# [[ montando o gdrive ]]

from google.colab import drive
drive.mount("/content/gdrive")
# Enviando primeira previsão ao Kaggle em .csv (Parte II)
# [[ Salvando o .csv no gdrive ]]

submission.to_csv("/content/gdrive/MyDrive/Colab Notebooks/submission.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')<jupyter_output><empty_output>
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