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Description du cours
Être capable de comprendre, d'utiliser et de résumer des données non numériques, telles que le groupe sanguin ou l'état civil d'une personne, est une compétence essentielle pour un data scientist. Dans ce cours, vous apprendrez à manipuler et à visualiser des données catégorielles à l'aide de pandas et de seaborn. Grâce à des exercices pratiques, vous vous familiariserez avec le type de données catégorielles de pandas, notamment la création, la suppression et la mise à jour de colonnes catégorielles. Vous travaillerez également avec un large éventail d'ensembles de données, notamment les caractéristiques des chiens adoptables, les avis sur les voyages à Las Vegas et les données du recensement, afin de développer vos compétences dans le traitement des données catégorielles.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Introduction aux données catégorielles
Presque tous les ensembles de données contiennent des informations catégorielles, qui constituent souvent une mine d'informations inexploitée. Dans ce chapitre, vous apprendrez comment pandas gère les colonnes catégorielles à l'aide du type de données category. Vous découvrirez également comment regrouper les données par catégories afin d'obtenir des statistiques récapitulatives pertinentes.
- Présentation du cours50 XP
- Catégorique vs numérique100 XP
- Exploration d'une variable cible100 XP
- Variables catégorielles ordinales100 XP
- Données catégorielles dans pandas50 XP
- Définition des types de données et économie de mémoire100 XP
- Création d'une série pandas catégorielle100 XP
- Définition du type de données lors de la lecture des données100 XP
- Regroupement de données par catégorie dans pandas50 XP
- Créer de nombreux groupes50 XP
- Configuration d'une instruction .groupby()100 XP
- Utiliser efficacement les fonctions pandas100 XP
2
Séries pandas catégorielles
Il est maintenant temps d'apprendre à définir, ajouter et supprimer des catégories dans une série. Vous découvrirez également comment mettre à jour, renommer, regrouper et réorganiser les catégories, avant d'appliquer vos nouvelles compétences au nettoyage et à l'accès à d'autres données dans votre DataFrame.
3
Visualisation des données catégorielles
Dans ce chapitre, vous utiliserez la bibliothèque Python seaborn pour créer des visualisations informatives à partir de données catégorielles, notamment des graphiques catégoriels (cat-plot), des boîtes à moustaches, des histogrammes, des nuages de points et des graphiques de comptage. Vous apprendrez ensuite à visualiser des colonnes catégorielles et à répartir les données entre les colonnes catégorielles afin de visualiser les statistiques récapitulatives des colonnes numériques.
4
Pièges et encodage
Enfin, vous apprendrez à surmonter les pièges courants liés à l'utilisation des données catégorielles. Vous développerez également vos compétences en encodage de données grâce à l'initiation à l'encodage de balises et à l'encodage one-hot, qui vous aideront à préparer vos données pour les algorithmes d'apprentissage automatique.
Utilisation de données catégorielles dans Python
Cours
terminé
