Introduction aux graphiques catégoriels à l'aide de Seaborn

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Cet exercice fait partie du cours

Utilisation de données catégorielles dans Python

IntermédiaireNiveau de compétence

4.8+

Commencer le cours gratuitement

Presque tous les ensembles de données contiennent des informations catégorielles, qui constituent souvent une mine d'informations inexploitée. Dans ce chapitre, vous apprendrez comment pandas gère les colonnes catégorielles à l'aide du type de données category. Vous découvrirez également comment regrouper les données par catégories afin d'obtenir des statistiques récapitulatives pertinentes.

Exercise 1: Présentation du cours Exercise 2: Catégorique vs numérique Exercise 3: Exploration d'une variable cible Exercise 4: Variables catégorielles ordinales Exercise 5: Données catégorielles dans pandas Exercise 6: Définition des types de données et économie de mémoire Exercise 7: Création d'une série pandas catégorielle Exercise 8: Définition du type de données lors de la lecture des données Exercise 9: Regroupement de données par catégorie dans pandas Exercise 10: Créer de nombreux groupes Exercise 11: Configuration d'une instruction .groupby()Exercise 12: Utiliser efficacement les fonctions pandas

Il est maintenant temps d'apprendre à définir, ajouter et supprimer des catégories dans une série. Vous découvrirez également comment mettre à jour, renommer, regrouper et réorganiser les catégories, avant d'appliquer vos nouvelles compétences au nettoyage et à l'accès à d'autres données dans votre DataFrame.

Exercise 1: Définition des variables de catégorie Exercise 2: Définition des catégories Exercise 3: Ajouter des catégories Exercise 4: Suppression de catégories Exercise 5: Mise à jour des catégories Exercise 6: Regroupement de catégories : Vérifions ce que vous avez appris Exercise 7: Renommer des catégories Exercise 8: Le regroupement des catégories Exercise 9: Réorganiser les catégories Exercise 10: Réorganiser les catégories dans une série Exercise 11: Utilisation de .groupby() après réorganisation Exercise 12: Nettoyage et accès aux données Exercise 13: Variables de nettoyage Exercise 14: Accès aux données et filtrage

Dans ce chapitre, vous utiliserez la bibliothèque Python seaborn pour créer des visualisations informatives à partir de données catégorielles, notamment des graphiques catégoriels (cat-plot), des boîtes à moustaches, des histogrammes, des nuages de points et des graphiques de comptage. Vous apprendrez ensuite à visualiser des colonnes catégorielles et à répartir les données entre les colonnes catégorielles afin de visualiser les statistiques récapitulatives des colonnes numériques.

Exercise 1: Introduction aux graphiques catégoriels à l'aide de Seaborn

Exercice en cours

Exercise 2: Compréhension du diagramme en boîte Exercise 3: Création d'un diagramme en boîte Exercise 4: Graphiques en barres de Seaborn Exercise 5: Création d'un graphique à barres Exercise 6: Catégories de commande Exercise 7: Graphique à barres utilisant la teinte Exercise 8: Graphiques à points et à comptes Exercise 9: Création d'un graphique à points Exercise 10: Création d'un graphique de comptage Exercise 11: Vérifier les types de catplot()Exercise 12: Options supplémentaires pour catplot()Exercise 13: Une visualisation par groupe Exercise 14: Mise à jour des graphiques catégoriels

Enfin, vous apprendrez à surmonter les pièges courants liés à l'utilisation des données catégorielles. Vous développerez également vos compétences en encodage de données grâce à l'initiation à l'encodage de balises et à l'encodage one-hot, qui vous aideront à préparer vos données pour les algorithmes d'apprentissage automatique.

Exercise 1: Pièges catégoriels Exercise 2: Vérification des connaissances en matière d'utilisation de la mémoire Exercise 3: Surmonter les difficultés : problèmes liés aux chaînes de caractères Exercise 4: Surmonter les difficultés : utilisation des tableaux NumPy Exercise 5: Encodage des étiquettes Exercise 6: Créer un encodage d'étiquette et une carte Exercise 7: Utilisation des mappages enregistrés Exercise 8: Création d'un encodage booléen Exercise 9: Codage « one-hot »Exercise 10: Vérification des connaissances à un seul niveau Exercise 11: Encodage unique de colonnes spécifiques Exercise 12: Vidéo de conclusion