Kaggle(8) - データの型変換

データセットの中に分析に向かないデータがある場合、分析に適した形式に変更する必要があります。

例えば、「男」「女」のようなテキストデータの場合、seabornのヒートマップでは可視化できないため「男」→0、「女」→1のように数値へ変換します。

データセットに対してのいろいろな変換パターンがありますが、今回はデータ型の変換を実行してみます。

テキストデータから数値データへの変換

テキストデータを数値データに変換する例を次の一覧に示します。

変換前（テキスト）変換後（数値）
男／女0／1
良い／普通／悪い0／1／2
神奈川支店／千葉支店100／200

タイタニックのデータセットには性別データ(male／female)がありますので、これを数値データに変換します。

まずはデータセットを読み込み、性別のデータを表示します。

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import seaborn as sns
titanic = sns.load_dataset('titanic')
titanic['sex'].head()

「male」を0に、「female」を1に変換するコードは次の通りです。

apply関数を使うと各データに関数を適用することができます。

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df = titanic['sex'].apply(lambda x: 0 if x == 'male' else 1)
df.head()

想定通りにテキストデータを数値データに変換することができました。


数値データからテキストデータへの変換

視点や切り口を変えてデータを分析するために、数値データからテキストデータへ変換を行うことがあります。

例えば、年齢のような数値データを「幼年／少年／成人／熟年」のように変換しデータの尺度を変えると、元の数値データには見えない特徴が見えることがあります。

タイタニックの年齢データを次の一覧のようにテキストデータに変換します。

変換前（数値）変換後（テキスト）
0歳から6歳幼年
7歳から15歳少年
16歳から30歳青年
31歳から45歳壮年
46歳から60歳中年
61歳以上熟年

まずは元の年齢データを表示して数値を確認します。

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titanic['age'].head()

年齢をテキストデータに変換するコードは下記の通りです。

再びapply関数を使いますが、条件分岐が多いためlambdaを使わず事前に関数定義を行っています。

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# 年齢をテキストデータに変換
def trans(age):
    if age < 7:
        return '幼年'
    elif age < 16:
        return '少年'
    elif age < 31:
        return '青年'
    elif age < 46:
        return '壮年'
    elif age < 61:
        return '中年'
    else:
        return '熟年'

df = titanic['age'].apply(trans)
df.head()

年齢に応じて青年、壮年などのテキストデータが表示されます。

（実行環境としてGoogleさんのColaboratoryを使用ています。）

次回は、要約統計量の表示を行います。