Build your ultimate AI agent
Описание курса
Умение понимать, использовать и обобщать нечисловые данные — например, группу крови или семейное положение — является важной частью работы специалиста по данным. В этом курсе вы научитесь работать с категориальными данными: манипулировать ими и визуализировать их с помощью pandas и seaborn. В ходе практических упражнений вы освоите категориальный тип данных в pandas: научитесь создавать, удалять и обновлять категориальные столбцы. Вы также поработаете с разнообразными наборами данных — характеристиками собак из приютов, отзывами о поездках в Лас-Вегас и данными переписи населения — и развиете навыки работы с категориальными данными.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Введение в категориальные данные
Практически каждый набор данных содержит категориальную информацию — и зачастую это неисследованный источник ценных сведений. В этой главе вы узнаете, как pandas работает с категориальными столбцами, используя тип данных category. Вы также научитесь группировать данные по категориям, чтобы получать содержательную сводную статистику.
- Введение в курс50 XP
- Категориальные и числовые данные100 XP
- Изучение целевой переменной100 XP
- Порядковые категориальные переменные100 XP
- Категориальные данные в pandas50 XP
- Установка типов данных и экономия памяти100 XP
- Создание категориальной серии pandas100 XP
- Указание dtype при чтении данных100 XP
- Группировка данных по категориям в pandas50 XP
- Создание множества групп50 XP
- Создание выражения .groupby()100 XP
- Эффективное использование функций pandas100 XP
2
Категориальный тип Series в pandas
Теперь пора разобраться, как задавать, добавлять и удалять категории в Series. Вы также изучите, как обновлять, переименовывать, объединять и переупорядочивать категории, а затем применить полученные знания для очистки данных и доступа к ним в DataFrame.
3
Визуализация категориальных данных
В этой главе вы будете использовать библиотеку Python seaborn для создания информативных визуализаций на основе категориальных данных — в том числе категориальных графиков (cat-plot), ящичных диаграмм, столбчатых диаграмм, точечных графиков и диаграмм количества. Затем вы научитесь визуализировать категориальные столбцы и разбивать данные по категориальным столбцам, чтобы отображать сводную статистику числовых столбцов.
4
Типичные проблемы и кодирование
В завершение вы узнаете, как избежать типичных проблем при работе с категориальными данными. Вы также расширите навыки кодирования данных: познакомитесь с Label Encoding и One-Hot Encoding — незаменимыми инструментами для подготовки данных к использованию в алгоритмах машинного обучения.
Работа с категориальными данными в Python
Курс
завершён
