Merge branches 'master' and 'master' of https://github.com/psavarmattas/Stroke-Prediction-ML-Model
This commit is contained in:
@@ -3464,7 +3464,7 @@
|
||||
],
|
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"metadata": {
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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Normal file
BIN
datasetCleaned.xlsx
Normal file
Binary file not shown.
203
main.ipynb
203
main.ipynb
@@ -43,7 +43,7 @@
|
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|
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|
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|
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|
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|
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@@ -499,7 +499,7 @@
|
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"max 291.050000 97.600000 1.000000 "
|
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]
|
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|
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|
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|
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|
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@@ -510,7 +510,7 @@
|
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|
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|
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@@ -542,7 +542,7 @@
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|
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@@ -683,7 +683,7 @@
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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@@ -696,7 +696,7 @@
|
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|
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|
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|
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|
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|
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{
|
||||
@@ -743,59 +743,59 @@
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>39696</th>\n",
|
||||
" <td>24427</td>\n",
|
||||
" <th>25469</th>\n",
|
||||
" <td>40932</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>63.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>20.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>73.20</td>\n",
|
||||
" <td>26.4</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>91.23</td>\n",
|
||||
" <td>24.5</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>9062</th>\n",
|
||||
" <td>23897</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>4.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>86.33</td>\n",
|
||||
" <td>28.7</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>38440</th>\n",
|
||||
" <td>43933</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>57.0</td>\n",
|
||||
" <th>23973</th>\n",
|
||||
" <td>16201</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>48.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>59.41</td>\n",
|
||||
" <td>34.9</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>37515</th>\n",
|
||||
" <td>29824</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>34.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>104.07</td>\n",
|
||||
" <td>45.9</td>\n",
|
||||
" <td>80.87</td>\n",
|
||||
" <td>19.8</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
@@ -809,37 +809,40 @@
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>22940</th>\n",
|
||||
" <td>16030</td>\n",
|
||||
" <th>37135</th>\n",
|
||||
" <td>57514</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>71.0</td>\n",
|
||||
" <td>55.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>96.03</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>132.16</td>\n",
|
||||
" <td>29.1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>12098</th>\n",
|
||||
" <td>72294</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>59.0</td>\n",
|
||||
" <th>20314</th>\n",
|
||||
" <td>12476</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>62.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>90.06</td>\n",
|
||||
" <td>27.0</td>\n",
|
||||
" <td>110.97</td>\n",
|
||||
" <td>34.2</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
@@ -848,9 +851,6 @@
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
@@ -858,49 +858,49 @@
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" id gender age hypertension heart_disease ever_married \\\n",
|
||||
"39696 24427 0 20.0 0 0 0 \n",
|
||||
"38440 43933 0 57.0 0 0 1 \n",
|
||||
"37515 29824 1 34.0 0 0 1 \n",
|
||||
"22940 16030 1 71.0 0 0 1 \n",
|
||||
"12098 72294 1 59.0 0 0 1 \n",
|
||||
"25469 40932 1 63.0 0 0 1 \n",
|
||||
"9062 23897 1 4.0 0 0 0 \n",
|
||||
"23973 16201 1 48.0 0 0 1 \n",
|
||||
"37135 57514 1 55.0 0 0 1 \n",
|
||||
"20314 12476 0 62.0 0 0 1 \n",
|
||||
"\n",
|
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" avg_glucose_level bmi stroke work_type_Govt_job \\\n",
|
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"39696 91.23 24.5 0 1 \n",
|
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"38440 59.41 34.9 0 1 \n",
|
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"37515 104.07 45.9 0 0 \n",
|
||||
"22940 96.03 NaN 0 0 \n",
|
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"12098 90.06 27.0 0 0 \n",
|
||||
"25469 73.20 26.4 0 0 \n",
|
||||
"9062 86.33 28.7 0 0 \n",
|
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"23973 80.87 19.8 0 0 \n",
|
||||
"37135 132.16 29.1 0 1 \n",
|
||||
"20314 110.97 34.2 0 1 \n",
|
||||
"\n",
|
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" work_type_Never_worked work_type_Private work_type_Self-employed \\\n",
|
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"39696 0 0 0 \n",
|
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"38440 0 0 0 \n",
|
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"37515 0 1 0 \n",
|
||||
"22940 0 1 0 \n",
|
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"12098 0 0 1 \n",
|
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"25469 0 0 1 \n",
|
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"9062 0 0 0 \n",
|
||||
"23973 0 1 0 \n",
|
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"37135 0 0 0 \n",
|
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"20314 0 0 0 \n",
|
||||
"\n",
|
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" work_type_children Residence_type_Rural Residence_type_Urban \\\n",
|
||||
"39696 0 0 1 \n",
|
||||
"38440 0 1 0 \n",
|
||||
"37515 0 0 1 \n",
|
||||
"22940 0 0 1 \n",
|
||||
"12098 0 1 0 \n",
|
||||
"25469 0 1 0 \n",
|
||||
"9062 1 0 1 \n",
|
||||
"23973 0 0 1 \n",
|
||||
"37135 0 1 0 \n",
|
||||
"20314 0 0 1 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" smoking_status_formerly smoked smoking_status_never smoked \\\n",
|
||||
"39696 0 0 \n",
|
||||
"38440 1 0 \n",
|
||||
"37515 0 0 \n",
|
||||
"22940 1 0 \n",
|
||||
"12098 0 0 \n",
|
||||
"25469 0 1 \n",
|
||||
"9062 0 0 \n",
|
||||
"23973 0 0 \n",
|
||||
"37135 0 1 \n",
|
||||
"20314 0 1 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" smoking_status_smokes \n",
|
||||
"39696 0 \n",
|
||||
"38440 0 \n",
|
||||
"37515 1 \n",
|
||||
"22940 0 \n",
|
||||
"12098 0 "
|
||||
"25469 0 \n",
|
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"9062 0 \n",
|
||||
"23973 1 \n",
|
||||
"37135 0 \n",
|
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"20314 0 "
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 7,
|
||||
"execution_count": 8,
|
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"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
@@ -912,7 +912,7 @@
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
"execution_count": 9,
|
||||
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|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
@@ -940,7 +940,7 @@
|
||||
"dtype: int64"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
"execution_count": 9,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
@@ -951,13 +951,22 @@
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 9,
|
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"execution_count": 10,
|
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"metadata": {},
|
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"outputs": [],
|
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"source": [
|
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"df = df.dropna(how = 'any', axis=0)"
|
||||
]
|
||||
},
|
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{
|
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"cell_type": "code",
|
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"execution_count": 11,
|
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|
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"outputs": [],
|
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"source": [
|
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"df.to_excel('datasetCleaned.xlsx')"
|
||||
]
|
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},
|
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{
|
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"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 10,
|
||||
@@ -4981,7 +4990,7 @@
|
||||
],
|
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"metadata": {
|
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"kernelspec": {
|
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"display_name": "Python 3.9.13 ('BrainStrokePredictionMLEnv')",
|
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"display_name": "Python 3.8.13 ('StrokePredictionModel')",
|
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|
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"name": "python3"
|
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},
|
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@@ -4995,12 +5004,12 @@
|
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"name": "python",
|
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"nbconvert_exporter": "python",
|
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"pygments_lexer": "ipython3",
|
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"version": "3.9.13"
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"version": "3.8.13"
|
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|
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|
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"hash": "54c59028773620d1ec7cf564885279046a3969c7da2b497982c8156e7da39d8c"
|
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"hash": "6d6bab66b583e7661b89cead2220317a23c391a40fb8c52f2c1bcd3c04f3fbda"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
|
||||
620
visualization_of_data.ipynb
Normal file
620
visualization_of_data.ipynb
Normal file
@@ -0,0 +1,620 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
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"cell_type": "code",
|
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"execution_count": 1,
|
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"metadata": {},
|
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"outputs": [],
|
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"source": [
|
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"import numpy as np \n",
|
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"import pandas as pd \n",
|
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"import os\n",
|
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"import matplotlib.pyplot as plt\n",
|
||||
"import seaborn as sns"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>id</th>\n",
|
||||
" <th>gender</th>\n",
|
||||
" <th>age</th>\n",
|
||||
" <th>hypertension</th>\n",
|
||||
" <th>heart_disease</th>\n",
|
||||
" <th>ever_married</th>\n",
|
||||
" <th>work_type</th>\n",
|
||||
" <th>Residence_type</th>\n",
|
||||
" <th>avg_glucose_level</th>\n",
|
||||
" <th>bmi</th>\n",
|
||||
" <th>smoking_status</th>\n",
|
||||
" <th>stroke</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>0</th>\n",
|
||||
" <td>30669</td>\n",
|
||||
" <td>Male</td>\n",
|
||||
" <td>3.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>No</td>\n",
|
||||
" <td>children</td>\n",
|
||||
" <td>Rural</td>\n",
|
||||
" <td>95.12</td>\n",
|
||||
" <td>18.0</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1</th>\n",
|
||||
" <td>30468</td>\n",
|
||||
" <td>Male</td>\n",
|
||||
" <td>58.0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>Yes</td>\n",
|
||||
" <td>Private</td>\n",
|
||||
" <td>Urban</td>\n",
|
||||
" <td>87.96</td>\n",
|
||||
" <td>39.2</td>\n",
|
||||
" <td>never smoked</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>2</th>\n",
|
||||
" <td>16523</td>\n",
|
||||
" <td>Female</td>\n",
|
||||
" <td>8.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>No</td>\n",
|
||||
" <td>Private</td>\n",
|
||||
" <td>Urban</td>\n",
|
||||
" <td>110.89</td>\n",
|
||||
" <td>17.6</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>3</th>\n",
|
||||
" <td>56543</td>\n",
|
||||
" <td>Female</td>\n",
|
||||
" <td>70.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>Yes</td>\n",
|
||||
" <td>Private</td>\n",
|
||||
" <td>Rural</td>\n",
|
||||
" <td>69.04</td>\n",
|
||||
" <td>35.9</td>\n",
|
||||
" <td>formerly smoked</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>4</th>\n",
|
||||
" <td>46136</td>\n",
|
||||
" <td>Male</td>\n",
|
||||
" <td>14.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>No</td>\n",
|
||||
" <td>Never_worked</td>\n",
|
||||
" <td>Rural</td>\n",
|
||||
" <td>161.28</td>\n",
|
||||
" <td>19.1</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>5</th>\n",
|
||||
" <td>32257</td>\n",
|
||||
" <td>Female</td>\n",
|
||||
" <td>47.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>Yes</td>\n",
|
||||
" <td>Private</td>\n",
|
||||
" <td>Urban</td>\n",
|
||||
" <td>210.95</td>\n",
|
||||
" <td>50.1</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>6</th>\n",
|
||||
" <td>52800</td>\n",
|
||||
" <td>Female</td>\n",
|
||||
" <td>52.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>Yes</td>\n",
|
||||
" <td>Private</td>\n",
|
||||
" <td>Urban</td>\n",
|
||||
" <td>77.59</td>\n",
|
||||
" <td>17.7</td>\n",
|
||||
" <td>formerly smoked</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>7</th>\n",
|
||||
" <td>41413</td>\n",
|
||||
" <td>Female</td>\n",
|
||||
" <td>75.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>Yes</td>\n",
|
||||
" <td>Self-employed</td>\n",
|
||||
" <td>Rural</td>\n",
|
||||
" <td>243.53</td>\n",
|
||||
" <td>27.0</td>\n",
|
||||
" <td>never smoked</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>8</th>\n",
|
||||
" <td>15266</td>\n",
|
||||
" <td>Female</td>\n",
|
||||
" <td>32.0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>Yes</td>\n",
|
||||
" <td>Private</td>\n",
|
||||
" <td>Rural</td>\n",
|
||||
" <td>77.67</td>\n",
|
||||
" <td>32.3</td>\n",
|
||||
" <td>smokes</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>9</th>\n",
|
||||
" <td>28674</td>\n",
|
||||
" <td>Female</td>\n",
|
||||
" <td>74.0</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>Yes</td>\n",
|
||||
" <td>Self-employed</td>\n",
|
||||
" <td>Urban</td>\n",
|
||||
" <td>205.84</td>\n",
|
||||
" <td>54.6</td>\n",
|
||||
" <td>never smoked</td>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" id gender age hypertension heart_disease ever_married \\\n",
|
||||
"0 30669 Male 3.0 0 0 No \n",
|
||||
"1 30468 Male 58.0 1 0 Yes \n",
|
||||
"2 16523 Female 8.0 0 0 No \n",
|
||||
"3 56543 Female 70.0 0 0 Yes \n",
|
||||
"4 46136 Male 14.0 0 0 No \n",
|
||||
"5 32257 Female 47.0 0 0 Yes \n",
|
||||
"6 52800 Female 52.0 0 0 Yes \n",
|
||||
"7 41413 Female 75.0 0 1 Yes \n",
|
||||
"8 15266 Female 32.0 0 0 Yes \n",
|
||||
"9 28674 Female 74.0 1 0 Yes \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" work_type Residence_type avg_glucose_level bmi smoking_status \\\n",
|
||||
"0 children Rural 95.12 18.0 NaN \n",
|
||||
"1 Private Urban 87.96 39.2 never smoked \n",
|
||||
"2 Private Urban 110.89 17.6 NaN \n",
|
||||
"3 Private Rural 69.04 35.9 formerly smoked \n",
|
||||
"4 Never_worked Rural 161.28 19.1 NaN \n",
|
||||
"5 Private Urban 210.95 50.1 NaN \n",
|
||||
"6 Private Urban 77.59 17.7 formerly smoked \n",
|
||||
"7 Self-employed Rural 243.53 27.0 never smoked \n",
|
||||
"8 Private Rural 77.67 32.3 smokes \n",
|
||||
"9 Self-employed Urban 205.84 54.6 never smoked \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" stroke \n",
|
||||
"0 0 \n",
|
||||
"1 0 \n",
|
||||
"2 0 \n",
|
||||
"3 0 \n",
|
||||
"4 0 \n",
|
||||
"5 0 \n",
|
||||
"6 0 \n",
|
||||
"7 0 \n",
|
||||
"8 0 \n",
|
||||
"9 0 "
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df = pd.read_csv('trainFile.csv')\n",
|
||||
"df.head(10)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
|
||||
"RangeIndex: 43400 entries, 0 to 43399\n",
|
||||
"Data columns (total 12 columns):\n",
|
||||
" # Column Non-Null Count Dtype \n",
|
||||
"--- ------ -------------- ----- \n",
|
||||
" 0 id 43400 non-null int64 \n",
|
||||
" 1 gender 43400 non-null object \n",
|
||||
" 2 age 43400 non-null float64\n",
|
||||
" 3 hypertension 43400 non-null int64 \n",
|
||||
" 4 heart_disease 43400 non-null int64 \n",
|
||||
" 5 ever_married 43400 non-null object \n",
|
||||
" 6 work_type 43400 non-null object \n",
|
||||
" 7 Residence_type 43400 non-null object \n",
|
||||
" 8 avg_glucose_level 43400 non-null float64\n",
|
||||
" 9 bmi 41938 non-null float64\n",
|
||||
" 10 smoking_status 30108 non-null object \n",
|
||||
" 11 stroke 43400 non-null int64 \n",
|
||||
"dtypes: float64(3), int64(4), object(5)\n",
|
||||
"memory usage: 4.0+ MB\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.info()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>id</th>\n",
|
||||
" <th>age</th>\n",
|
||||
" <th>hypertension</th>\n",
|
||||
" <th>heart_disease</th>\n",
|
||||
" <th>avg_glucose_level</th>\n",
|
||||
" <th>bmi</th>\n",
|
||||
" <th>stroke</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>count</th>\n",
|
||||
" <td>43400.000000</td>\n",
|
||||
" <td>43400.000000</td>\n",
|
||||
" <td>43400.000000</td>\n",
|
||||
" <td>43400.000000</td>\n",
|
||||
" <td>43400.000000</td>\n",
|
||||
" <td>41938.000000</td>\n",
|
||||
" <td>43400.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>mean</th>\n",
|
||||
" <td>36326.142350</td>\n",
|
||||
" <td>42.217894</td>\n",
|
||||
" <td>0.093571</td>\n",
|
||||
" <td>0.047512</td>\n",
|
||||
" <td>104.482750</td>\n",
|
||||
" <td>28.605038</td>\n",
|
||||
" <td>0.018041</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>std</th>\n",
|
||||
" <td>21072.134879</td>\n",
|
||||
" <td>22.519649</td>\n",
|
||||
" <td>0.291235</td>\n",
|
||||
" <td>0.212733</td>\n",
|
||||
" <td>43.111751</td>\n",
|
||||
" <td>7.770020</td>\n",
|
||||
" <td>0.133103</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>min</th>\n",
|
||||
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.080000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>55.000000</td>\n",
|
||||
" <td>10.100000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>25%</th>\n",
|
||||
" <td>18038.500000</td>\n",
|
||||
" <td>24.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>77.540000</td>\n",
|
||||
" <td>23.200000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>50%</th>\n",
|
||||
" <td>36351.500000</td>\n",
|
||||
" <td>44.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>91.580000</td>\n",
|
||||
" <td>27.700000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>75%</th>\n",
|
||||
" <td>54514.250000</td>\n",
|
||||
" <td>60.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>112.070000</td>\n",
|
||||
" <td>32.900000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>max</th>\n",
|
||||
" <td>72943.000000</td>\n",
|
||||
" <td>82.000000</td>\n",
|
||||
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||
" <td>291.050000</td>\n",
|
||||
" <td>97.600000</td>\n",
|
||||
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" id age hypertension heart_disease \\\n",
|
||||
"count 43400.000000 43400.000000 43400.000000 43400.000000 \n",
|
||||
"mean 36326.142350 42.217894 0.093571 0.047512 \n",
|
||||
"std 21072.134879 22.519649 0.291235 0.212733 \n",
|
||||
"min 1.000000 0.080000 0.000000 0.000000 \n",
|
||||
"25% 18038.500000 24.000000 0.000000 0.000000 \n",
|
||||
"50% 36351.500000 44.000000 0.000000 0.000000 \n",
|
||||
"75% 54514.250000 60.000000 0.000000 0.000000 \n",
|
||||
"max 72943.000000 82.000000 1.000000 1.000000 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" avg_glucose_level bmi stroke \n",
|
||||
"count 43400.000000 41938.000000 43400.000000 \n",
|
||||
"mean 104.482750 28.605038 0.018041 \n",
|
||||
"std 43.111751 7.770020 0.133103 \n",
|
||||
"min 55.000000 10.100000 0.000000 \n",
|
||||
"25% 77.540000 23.200000 0.000000 \n",
|
||||
"50% 91.580000 27.700000 0.000000 \n",
|
||||
"75% 112.070000 32.900000 0.000000 \n",
|
||||
"max 291.050000 97.600000 1.000000 "
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.describe()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"['Male' 'Female' 'Other']\n",
|
||||
"['children' 'Private' 'Never_worked' 'Self-employed' 'Govt_job']\n",
|
||||
"['Rural' 'Urban']\n",
|
||||
"[nan 'never smoked' 'formerly smoked' 'smokes']\n",
|
||||
"['No' 'Yes']\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"print(df['gender'].unique())\n",
|
||||
"print(df['work_type'].unique())\n",
|
||||
"print(df['Residence_type'].unique())\n",
|
||||
"print(df['smoking_status'].unique())\n",
|
||||
"print(df['ever_married'].unique())"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"id 0\n",
|
||||
"gender 0\n",
|
||||
"age 0\n",
|
||||
"hypertension 0\n",
|
||||
"heart_disease 0\n",
|
||||
"ever_married 0\n",
|
||||
"work_type 0\n",
|
||||
"Residence_type 0\n",
|
||||
"avg_glucose_level 0\n",
|
||||
"bmi 1462\n",
|
||||
"smoking_status 13292\n",
|
||||
"stroke 0\n",
|
||||
"dtype: int64"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.isnull().sum()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 7,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df = df.dropna(how = 'any', axis=0)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
|
||||
"Int64Index: 29072 entries, 1 to 43399\n",
|
||||
"Data columns (total 12 columns):\n",
|
||||
" # Column Non-Null Count Dtype \n",
|
||||
"--- ------ -------------- ----- \n",
|
||||
" 0 id 29072 non-null int64 \n",
|
||||
" 1 gender 29072 non-null object \n",
|
||||
" 2 age 29072 non-null float64\n",
|
||||
" 3 hypertension 29072 non-null int64 \n",
|
||||
" 4 heart_disease 29072 non-null int64 \n",
|
||||
" 5 ever_married 29072 non-null object \n",
|
||||
" 6 work_type 29072 non-null object \n",
|
||||
" 7 Residence_type 29072 non-null object \n",
|
||||
" 8 avg_glucose_level 29072 non-null float64\n",
|
||||
" 9 bmi 29072 non-null float64\n",
|
||||
" 10 smoking_status 29072 non-null object \n",
|
||||
" 11 stroke 29072 non-null int64 \n",
|
||||
"dtypes: float64(3), int64(4), object(5)\n",
|
||||
"memory usage: 2.9+ MB\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.info()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 9,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.to_excel('datasetCleaned.xlsx')"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 10,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
" <script type=\"text/javascript\">\n",
|
||||
" window.PlotlyConfig = {MathJaxConfig: 'local'};\n",
|
||||
" if (window.MathJax && window.MathJax.Hub && window.MathJax.Hub.Config) {window.MathJax.Hub.Config({SVG: {font: \"STIX-Web\"}});}\n",
|
||||
" if (typeof require !== 'undefined') {\n",
|
||||
" require.undef(\"plotly\");\n",
|
||||
" requirejs.config({\n",
|
||||
" paths: {\n",
|
||||
" 'plotly': ['https://cdn.plot.ly/plotly-2.14.0.min']\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
" });\n",
|
||||
" require(['plotly'], function(Plotly) {\n",
|
||||
" window._Plotly = Plotly;\n",
|
||||
" });\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
" </script>\n",
|
||||
" "
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "display_data"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import cufflinks as cf\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"cf.go_offline()\n",
|
||||
"cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3.8.13 ('StrokePredictionModel')",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.13"
|
||||
},
|
||||
"orig_nbformat": 4,
|
||||
"vscode": {
|
||||
"interpreter": {
|
||||
"hash": "6d6bab66b583e7661b89cead2220317a23c391a40fb8c52f2c1bcd3c04f3fbda"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 2
|
||||
}
|
||||
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