Convertir y analizar datos categóricos

Análisis exploratorio de datos en Python

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

Previsualizar los datos

print(salaries.select_dtypes("object").head())

  Designation                 Experience    Employment_Status    Employee_Location    Company_Size
0 Data Scientist              Mid           FT                   DE                   L
1 Machine Learning Scientist  Senior        FT                   JP                   S
2 Big Data Engineer           Senior        FT                   GB                   M
3 Product Data Analyst        Mid           FT                   HN                   S
4 Machine Learning Engineer   Senior        FT                   US                   L
Análisis exploratorio de datos en Python

Puestos

print(salaries["Designation"].value_counts())

Data Scientist                              143
Data Engineer                               132
Data Analyst                                 97
Machine Learning Engineer                    41
Research Scientist                           16
Data Science Manager                         12
Data Architect                               11
Big Data Engineer                             8
Machine Learning Scientist                    8
...
Análisis exploratorio de datos en Python

Puestos

print(salaries["Designation"].nunique())

50
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Puestos

Gráfico de barras que muestra los cinco puestos más populares relacionados con los datos: científico de datos, ingeniero de datos, analista de datos, ingeniero de machine learning e investigador científico

Análisis exploratorio de datos en Python

Obtener valor de las categorías

  • El formato actual limita nuestra capacidad para generar conocimientos.

  • pandas.Series.str.contains()

    • Buscar una cadena específica o varias cadenas en una columna
salaries["Designation"].str.contains("Scientist")

0       True
1       True
2      False
3      False
       ...  
604    False
605    False
606     True
Name: Designation, Length: 607, dtype: bool
Análisis exploratorio de datos en Python

Buscar varias frases en cadenas

  • Palabras de interés: Machine learning o IA
salaries["Designation"].str.contains("Machine Learning|AI")

0      False
1       True
2      False
3      False
       ...  
604    False
605    False
606     True
Name: Designation, Length: 607, dtype: bool
Análisis exploratorio de datos en Python

Buscar varias frases en cadenas

  • Palabras de interés: Cualquiera que comience con Data
salaries["Designation"].str.contains("^Data")

0       True
1      False
2      False
3      False
       ...  
604     True
605     True
606    False
Name: Designation, Length: 607, dtype: bool
Análisis exploratorio de datos en Python

Buscar varias frases en cadenas

job_categories = ["Data Science", "Data Analytics", 
                  "Data Engineering", "Machine Learning",
                  "Managerial", "Consultant"]
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Buscar varias frases en cadenas

data_science = "Data Scientist|NLP"

data_analyst = "Analyst|Analytics"

data_engineer = "Data Engineer|ETL|Architect|Infrastructure"

ml_engineer = "Machine Learning|ML|Big Data|AI"

manager = "Manager|Head|Director|Lead|Principal|Staff"

consultant = "Consultant|Freelance"
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Buscar varias frases en cadenas

conditions = [
    (salaries["Designation"].str.contains(data_science)),

    (salaries["Designation"].str.contains(data_analyst)),

    (salaries["Designation"].str.contains(data_engineer)),

    (salaries["Designation"].str.contains(ml_engineer)),

    (salaries["Designation"].str.contains(manager)),

    (salaries["Designation"].str.contains(consultant))
]
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Crear la columna categórica

salaries["Job_Category"] =
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Crear la columna categórica

salaries["Job_Category"] = np.select(conditions,
Análisis exploratorio de datos en Python

Crear la columna categórica

salaries["Job_Category"] = np.select(conditions, 
                                     job_categories,
Análisis exploratorio de datos en Python

Crear la columna categórica

salaries["Job_Category"] = np.select(conditions, 
                                     job_categories, 
                                     default="Other")
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Previsualizar las categorías de trabajo

print(salaries[["Designation", "Job_Category"]].head())

                  Designation      Job_Category
0              Data Scientist      Data Science
1  Machine Learning Scientist  Machine Learning
2           Big Data Engineer  Data Engineering
3        Product Data Analyst    Data Analytics
4   Machine Learning Engineer  Machine Learning
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Visualizar la frecuencia de las categorías laborales

sns.countplot(data=salaries, x="Job_Category")

plt.show()

Gráfico de barras que muestra el recuento de trabajos por categoría

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¡Vamos a practicar!

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