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Kurs

Arbeiten mit kategorialen Daten in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 07/2025
In diesem Kurs lernst du, wie du kategoriale Daten mit pandas und Seaborn effektiv bearbeiten und visualisieren kannst.
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PythonData Manipulation
4 Std.
15 Videos
52 Übungen
4,200 XP
35,099
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Kursbeschreibung

Die Fähigkeit, nicht-numerische Daten - wie die Blutgruppe oder den Familienstand einer Person - zu verstehen, zu nutzen und zusammenzufassen, ist ein wichtiger Bestandteil der Arbeit eines Datenwissenschaftlers. In diesem Kurs lernst du, wie du kategoriale Daten mit Pandas und Seaborn manipulieren und visualisieren kannst. In praktischen Übungen lernst du den kategorischen Datentyp von Pandas kennen und erfährst, wie du kategorische Spalten erstellen, löschen und aktualisieren kannst. Du wirst auch mit einer Vielzahl von Datensätzen arbeiten, z. B. mit den Merkmalen von adoptierbaren Hunden, Reiseberichten aus Las Vegas und Volkszählungsdaten, um deine Fähigkeiten im Umgang mit kategorialen Daten zu verbessern.

Voraussetzungen

Data Manipulation with pandas
1

Einführung in kategoriale Daten

Fast jeder Datensatz enthält kategoriale Informationen - und oft sind sie eine unerforschte Goldgrube an Informationen. In diesem Kapitel lernst du, wie Pandas kategoriale Spalten mit dem Datentyp Kategorie behandelt. Du erfährst auch, wie du Daten nach Kategorien gruppieren kannst, um tolle zusammenfassende Statistiken zu erstellen.
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2

Kategorische Pandas Serie

Jetzt ist es an der Zeit zu lernen, wie man Kategorien in einer Serie einrichtet, hinzufügt und entfernt. Du lernst außerdem, wie du Kategorien aktualisierst, umbenennst, ausblendest, zusammenfasst und neu anordnest, bevor du dein neues Wissen nutzt, um andere Daten in deinem DataFrame zu bereinigen und darauf zuzugreifen.
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3

Visualisierung kategorischer Daten

In diesem Kapitel verwendest du die Python-Bibliothek seaborn, um aussagekräftige Visualisierungen mit kategorialen Daten zu erstellen - darunter kategoriale Plots (cat-plot), Box-Plots, Bar-Plots, Point-Plots und Count-Plots. Dann lernst du, wie du kategorische Spalten visualisieren und Daten über kategorische Spalten aufteilen kannst, um zusammenfassende Statistiken numerischer Spalten zu visualisieren.
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4

Fallstricke und Kodierung

Schließlich erfährst du, wie du die üblichen Fallstricke bei der Verwendung kategorischer Daten umgehen kannst. Du wirst auch deine Fähigkeiten zur Datenkodierung erweitern, indem du in die Labelkodierung und die One-Hot-Kodierung eingeführt wirst - perfekt, um deine Daten für die Verwendung in Algorithmen für maschinelles Lernen vorzubereiten.
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