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कोर्स विवरण
किसी व्यक्ति का ब्लड ग्रुप या वैवाहिक स्थिति जैसी गैर-संख्यात्मक जानकारी को समझना, उपयोग करना, और संक्षेपित करना एक डेटा वैज्ञानिक के लिए बेहद जरूरी है। इस कोर्स में, आप pandas और seaborn का उपयोग करके categorical data को मैनीपुलेट और विज़ुअलाइज़ करना सीखेंगे। हैंड्स-ऑन अभ्यासों के माध्यम से, आप pandas के categorical डेटा टाइप को समझेंगे—जिसमें categorical कॉलम बनाना, हटाना, और अपडेट करना शामिल है। आप अपनाए जाने योग्य कुत्तों की विशेषताएँ, लास वेगास ट्रिप रिव्यू, और जनगणना डेटा जैसे कई डेटासेट्स के साथ काम करेंगे, ताकि categorical data के साथ काम करने की अपनी स्किल्स विकसित कर सकें।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Categorical Data का परिचय
लगभग हर डेटासेट में categorical जानकारी होती है—और अक्सर यह जानकारी का एक अनदेखा खजाना होती है। इस अध्याय में, आप सीखेंगे कि pandas category डेटा टाइप का उपयोग करके categorical कॉलम्स को कैसे संभालता है। आप यह भी जानेंगे कि शानदार summary statistics खोजने के लिए डेटा को categories के आधार पर कैसे group किया जाए।
- कोर्स परिचय50 XP
- Categorical बनाम Numerical100 XP
- टारगेट वैरिएबल का अन्वेषण100 XP
- आर्डिनल कैटेगोरिकल वैरिएबल्स100 XP
- pandas में categorical डेटा50 XP
- dtypes सेट करना और मेमोरी बचाना100 XP
- एक categorical pandas Series बनाना100 XP
- डेटा पढ़ते समय dtype सेट करना100 XP
- pandas में श्रेणी के आधार पर डेटा को समूहित करना50 XP
- बहुत से समूह बनाएँ50 XP
- .groupby() स्टेटमेंट सेट करना100 XP
- pandas फंक्शंस का प्रभावी उपयोग100 XP
2
Categorical pandas Series
अब समय है सीखने का कि Series में categories को कैसे सेट, जोड़, और हटाएँ। आप categories को अपडेट, रीनेम, कौलैप्स, और रीऑर्डर करना भी एक्सप्लोर करेंगे, और फिर इन नई स्किल्स को लागू करके अपने DataFrame के भीतर अन्य डेटा को क्लीन और एक्सेस करेंगे।
3
Categorical Data का विज़ुअलाइज़ेशन
इस अध्याय में, आप seaborn Python लाइब्रेरी का उपयोग करके categorical data से इनफॉर्मेटिव विज़ुअलाइज़ेशन बनाएँगे—जिनमें categorical प्लॉट्स (cat-plot), बॉक्स प्लॉट्स, बार प्लॉट्स, पॉइंट प्लॉट्स, और काउंट प्लॉट्स शामिल हैं। इसके बाद, आप सीखेंगे कि categorical कॉलम्स को कैसे विज़ुअलाइज़ किया जाए और न्यूमेरिकल कॉलम्स के summary statistics देखने के लिए डेटा को categorical कॉलम्स के आधार पर कैसे स्प्लिट किया जाए।
4
Pitfalls और Encoding
अंत में, आप categorical data का उपयोग करते समय होने वाली आम गलतियों से कैसे निपटें, यह सीखेंगे। आप लेबल एनकोडिंग और वन-हॉट एनकोडिंग से परिचित होते हुए अपने डेटा एनकोडिंग स्किल्स को भी आगे बढ़ाएँगे—जो आपके डेटा को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम्स में उपयोग के लिए तैयार करने में मददगार हैं।
Python में Categorical Data के साथ काम करना
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