Trabalhando com dados categóricos em Python

Quase todos os conjuntos de dados têm informações categóricas — e muitas vezes são uma mina de ouro de informações que ainda não foi explorada. Neste capítulo, você vai aprender como o pandas lida com colunas categóricas usando o tipo de dados categoria. Você também vai descobrir como agrupar dados por categorias para encontrar estatísticas resumidas incríveis.

Agora é hora de aprender como definir, adicionar e remover categorias de uma série. Você também explorará como atualizar, renomear, juntar e reordenar categorias, antes de aplicar suas novas habilidades para limpar e acessar outros dados no DataFrame.

Neste capítulo, você vai usar a biblioteca Python seaborn pra criar visualizações informativas usando dados categóricos — incluindo gráficos categóricos (cat-plot), gráficos de caixa, gráficos de barras, gráficos de pontos e gráficos de contagem. Depois, você vai aprender a visualizar colunas categóricas e dividir os dados entre colunas categóricas para visualizar estatísticas resumidas de colunas numéricas.

Por fim, você vai aprender como evitar as armadilhas comuns do uso de dados categóricos. Você também vai melhorar suas habilidades em codificação de dados ao aprender sobre codificação de rótulos e codificação one-hot, que são ótimas para preparar seus dados para usar em algoritmos de machine learning.