Tipi di dati

Comprendere i tipi di dati è essenziale per lavorare efficacemente con i dataset. In questa lezione esploreremo tre tipi fondamentali di dati: numerici, categorici e serie temporali.

Dati numerici

I dati numerici rappresentano numeri e possono essere:

• Discreti: numeri interi come 1, 2, 3.
• Continui: numeri con decimali come 3.14, 7.89.

Esempi: età, temperatura e reddito.

Dati categoriali

I dati categoriali rappresentano gruppi o categorie. Possono essere:

• Nominali: categorie prive di un ordine specifico (ad esempio, i colori: rosso, blu, verde).
• Ordinali: categorie con un ordine significativo (ad esempio, le classifiche: basso, medio, alto).

Esempi: genere, tipo di prodotto e livello di istruzione.

Dati delle serie temporali

I dati delle serie temporali sono costituiti da valori registrati a intervalli di tempo. Vengono usati per monitorare cambiamenti o tendenze.

Esempi:

• Prezzi delle azioni registrati quotidianamente.
• Temperatura misurata ogni ora.
• Traffico del sito web monitorato settimanalmente.

Identificazione dei tipi di dati in Python

È possibile utilizzare l'attributo dtypes di Pandas per identificare i tipi di dati delle colonne di un dataset.

Esempio:

import pandas as pd data = {'Age': [25, 30], 'Gender': ['Male', 'Female']} df = pd.DataFrame(data) print(df.dtypes)

Importanza dei tipi di dati

Conoscere il tipo di dati consente di:

• Scegliere le tecniche di analisi più appropriate.
• Selezionare le visualizzazioni più adatte.
• Applicare metodi di preprocessing adeguati.

Conversione dei tipi di dati

In Python, è possibile convertire i tipi di dati utilizzando funzioni come:

• astype() in Pandas.
• int(), float(), str() per i singoli valori.

Esempio:

df['Age'] = df['Age'].astype(float)

Riepilogo

In questa lezione ha imparato a conoscere:

• Dati numerici: valori discreti e continui.
• Dati categoriali: categorie nominali e ordinali.
• Dati di serie temporali: valori monitorati a intervalli di tempo.

Comprendere i tipi di dati è fondamentale per un'analisi efficace dei dati.

Congratulazioni!

Ha completato la lezione sui tipi di dati. Continui con la lezione successiva per imparare a gestire efficacemente i dati mancanti.