Utilisation de données catégorielles dans Python

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.

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.

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.

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.