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강의

Python으로 범주형 데이터 다루기

중급기술 수준

업데이트됨 2025. 7.

pandas와 seaborn을 사용하여 범주형 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 알아보세요.

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PythonData Manipulation

4시간

15 동영상

52 연습 문제

4,200 XP

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강의 설명

혈액형이나 혼인 여부처럼 숫자가 아닌 데이터를 이해하고, 활용하고, 요약하는 능력은 데이터 과학자에게 매우 중요합니다. 이 과정에서는 pandas와 seaborn을 사용해 범주형 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 배웁니다. 실습을 통해 pandas의 범주형 데이터 타입을 익히고, 범주형 열을 생성·삭제·업데이트하는 방법을 연습해 볼 거예요. 또한 입양 가능한 반려견 특성, 라스베이거스 여행 후기, 인구 조사 데이터 등 다양한 데이터셋을 다루며 범주형 데이터를 효과적으로 다루는 역량을 키웁니다.

선수 조건

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.

Course introduction

Categorical vs. numerical

Exploring a target variable

Ordinal categorical variables

Categorical data in pandas

Setting dtypes and saving memory

Creating a categorical pandas Series

Setting dtype when reading data

Grouping data by category in pandas

Create lots of groups

Setting up a .groupby() statement

Using pandas functions effectively

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.

Setting category variables

Setting categories

Adding categories

Removing categories

Updating categories

Collapsing categories knowledge check

Renaming categories

Collapsing categories

Reordering categories

Reordering categories in a Series

Using .groupby() after reordering

Cleaning and accessing data

Cleaning variables

Accessing and filtering data

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.

Introduction to categorical plots using Seaborn

Boxplot understanding

Creating a box plot

Seaborn bar plots

Creating a bar plot

Ordering categories

Bar plot using hue

Point and count plots

Creating a point plot

Creating a count plot

Review catplot() types

Additional catplot() options

One visualization per group

Updating categorical plots

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.

Categorical pitfalls

Memory usage knowledge check

Overcoming pitfalls: string issues

Overcoming pitfalls: using NumPy arrays

Label encoding

Create a label encoding and map

Using saved mappings

Creating a Boolean encoding

One-hot encoding

One-hot knowledge check

One-hot encoding specific columns

Wrap-up video

Python으로 범주형 데이터 다루기

강의
완료

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