다음 박스플롯은 여행자 유형별 호텔 후기 점수를 보여줍니다. 박스 플롯을 가장 잘 설명하는 응답을 선택하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
대부분의 데이터셋에는 범주형 정보가 포함되어 있으며, 종종 놓치기 쉬운 유용한 인사이트의 보고입니다. 이 장에서는 pandas가 category 데이터 타입으로 범주형 열을 어떻게 처리하는지 배우고, 범주별로 데이터를 그룹화해 훌륭한 요약 통계를 도출하는 방법을 알아봅니다.
이제 Series에서 범주를 설정하고 추가·제거하는 방법을 배울 차례예요. 범주를 업데이트하고, 이름을 바꾸고, 통합하고, 순서를 재정렬하는 방법도 살펴본 뒤, 이러한 기술을 적용해 DataFrame 내의 다른 데이터를 정리하고 접근하는 방법을 연습합니다.
이 장에서는 Python 라이브러리인 seaborn을 사용해 범주형 데이터로 유익한 시각화를 만들어 봅니다. 범주형 플롯(cat-plot), 상자 그림, 막대 그래프, 포인트 플롯, 카운트 플롯 등을 다룹니다. 이어서 범주형 열을 시각화하고, 범주형 열을 기준으로 데이터를 분할하여 수치형 열의 요약 통계를 시각화하는 방법을 학습합니다.
현재 연습
마지막으로 범주형 데이터를 사용할 때 흔히 겪는 함정을 어떻게 피할지 배우고, 레이블 인코딩과 원-핫 인코딩을 통해 데이터 인코딩 역량을 확장합니다. 이는 Machine Learning 알고리즘에 사용할 데이터를 준비하는 데 매우 유용합니다.
