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Working with Categorical Data in Python

中級スキルレベル
更新日 2025/07
Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.
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PythonData Manipulation
4時間
15 ビデオ
52 演習
4,200 XP
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コース説明

Being able to understand, use, and summarize non-numerical data—such as a person’s blood type or marital status—is a vital component of being a data scientist. In this course, you’ll learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn. Through hands-on exercises, you’ll get to grips with pandas' categorical data type, including how to create, delete, and update categorical columns. You’ll also work with a wide range of datasets including the characteristics of adoptable dogs, Las Vegas trip reviews, and census data to develop your skills at working with categorical data.

前提条件

Data Manipulation with pandas
1

Introduction to Categorical Data

Almost every dataset contains categorical information—and often it’s an unexplored goldmine of information. In this chapter, you’ll learn how pandas handles categorical columns using the data type category. You’ll also discover how to group data by categories to unearth great summary statistics.
チャプター開始
2

Categorical pandas Series

Now it’s time to learn how to set, add, and remove categories from a Series. You’ll also explore how to update, rename, collapse, and reorder categories, before applying your new skills to clean and access other data within your DataFrame.
チャプター開始
3

Visualizing Categorical Data

In this chapter, you’ll use the seaborn Python library to create informative visualizations using categorical data—including categorical plots (cat-plot), box plots, bar plots, point plots, and count plots. You’ll then learn how to visualize categorical columns and split data across categorical columns to visualize summary statistics of numerical columns.
チャプター開始
4

Pitfalls and Encoding

Lastly, you’ll learn how to overcome the common pitfalls of using categorical data. You’ll also grow your data encoding skills as you are introduced to label encoding and one-hot encoding—perfect for helping you prepare your data for use in machine learning algorithms.
チャプター開始
Working with Categorical Data in Python
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