Conversion en catégories
La conversion en catégories consiste à transformer des données, souvent textuelles ou numériques, en variables catégorielles. Ce processus permet de réduire l’utilisation de mémoire et d’optimiser les performances pour les algorithmes de machine learning, tout en simplifiant le traitement des données. Dans Pandas, cela peut être réalisé avec la méthode astype(‘category’), qui convertit une colonne en type « catégorie », rendant ainsi les données plus efficaces tout en conservant leur signification.
Convertir en type catégoriel (astype(‘category’))
La conversion d’une colonne en type catégoriel avec astype(‘category’) permet de réduire l’utilisation de mémoire et d’améliorer les performances pour les colonnes ayant un nombre limité de valeurs distinctes.
Gérer les données catégorielles pour optimiser la mémoire
Les données catégorielles, lorsqu’elles sont utilisées correctement, permettent de réduire l’utilisation de la mémoire pour les colonnes contenant un nombre limité de valeurs distinctes.