Tipi di dati

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

I dati numerici rappresentano numeri e possono essere:

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

Esempi: età, temperatura e reddito.

I dati categorici rappresentano gruppi o categorie. Possono essere:

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

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

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

Esempi:

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

Può utilizzare l'attributo dtypes in 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)

Conoscere il tipo di dati la aiuta a:

• Scegliere le tecniche di analisi appropriate.
• Selezionare visualizzazioni adeguate.
• Applicare metodi di pre-elaborazione adatti.

In Python può 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)

In questa lezione ha imparato a conoscere:

• Dati numerici: valori discreti e continui.
• Dati categorici: 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.

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