Gestione delle Variabili Categoriche
Ora lavorerai con un set di dati che non contiene valori mancanti. I valori NaN della colonna 'Age' sono stati sostituiti con la media della colonna, mentre il valore NaN della colonna 'Fare' è stato eliminato.
Quindi, è il momento di imparare a gestire le variabili categoriche. Categoriale significa che hanno alcune categorie. Ad esempio, nella colonna 'Sex' ci sono 'male' e 'female'; oppure nella colonna 'Embarked' ci sono 'Q', 'S' e 'C'.
Cosa bisogna fare per calcolare il numero di valori in ciascuna categoria o per ottenere informazioni su di esse?
Conosci già .loc[], .isin(), .between() e molte altre funzioni, ma in pandas esiste un modo più elegante e conveniente per farlo. Utilizza la funzione .get_dummies(). Come esempio, la applicheremo alla colonna 'Embarked'. Osserva l'implementazione e il risultato (verranno mostrati i nomi di 5 passeggeri scelti a caso e le nuove colonne create).
1234import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic3.csv', index_col = 0) data = pd.get_dummies(data, columns = ['Embarked']) print(data[['Name', 'Embarked_C', 'Embarked_Q', 'Embarked_S']].sample(5))
Analizziamo uno dei possibili output, in particolare una delle possibili combinazioni di cinque righe selezionate casualmente. Puoi scorrere orizzontalmente la tabella per visualizzare tutte le colonne:
Spiegazione:
Di conseguenza, la nostra funzione ha suddiviso la colonna 'Embarked' in tre colonne: 'Embarked_C', 'Embarked_Q' e 'Embarked_S'. In totale, abbiamo tre categorie. Ogni passeggero ha la propria categoria nella colonna 'Embarked'. Pertanto, la nostra funzione crea tre colonne corrispondenti a ciascuna categoria e, per ogni passeggero, riempie la riga della colonna con 1 se la persona era inizialmente associata a quella geografia; altrimenti, inserisce 0. In questo modo, otteniamo 1 in una sola colonna.
pd.get_dummies(data, columns = ['Embarked'])
pd.get_dummies()- questa funzione converte le variabili categoriche in variabili dummy (1 o 0);data- il data frame che si desidera utilizzare;columns = ['Embarked']- colonne che contengono variabili categoriche da trasformare in variabili dummy. Attenzione: è obbligatorio inserire i nomi delle colonne in una lista.
Swipe to start coding
Il tuo compito qui è trasformare la colonna 'Sex' in una con variabili dummy invece che categoriali. Successivamente, mostra la somma dei valori in ciascuna categoria.
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Conosci già .loc[], .isin(), .between() e molte altre funzioni, ma in pandas esiste un modo più elegante e conveniente per farlo. Utilizza la funzione .get_dummies(). Come esempio, la applicheremo alla colonna 'Embarked'. Osserva l'implementazione e il risultato (verranno mostrati i nomi di 5 passeggeri scelti a caso e le nuove colonne create).
1234import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic3.csv', index_col = 0) data = pd.get_dummies(data, columns = ['Embarked']) print(data[['Name', 'Embarked_C', 'Embarked_Q', 'Embarked_S']].sample(5))
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pd.get_dummies(data, columns = ['Embarked'])
pd.get_dummies()- questa funzione converte le variabili categoriche in variabili dummy (1 o 0);data- il data frame che si desidera utilizzare;columns = ['Embarked']- colonne che contengono variabili categoriche da trasformare in variabili dummy. Attenzione: è obbligatorio inserire i nomi delle colonne in una lista.
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