Категоризация данных товаров бисера: преобразование категориальных признаков, интервальное кодирование цен и создание бинарного представления данных.

• Python 3.7+
• Pandas - обработка данных
• NumPy - числовые операции
• OpenPyXL - работа с Excel

LW4.ipynb # основной скрипт обработки
DataFrame beads.xlsx # исходные данные из ЛР3
DataFrame.xlsx # результат (генерируется)

• Загрузка подготовленных данных из Excel файла
• Создание словаря категорий для категориальных признаков
• Преобразование столбцов с помощью функции map
• Автоматическое присвоение индексов уникальным значениям

• Разбиение числовых данных на интервалы (цена на категории)
• Присвоение меток "Низкая", "Средняя", "Высокая", "Очень высокая"
• Преобразование в бинарное представление с помощью one-hot encoding
• Объединение датафреймов - исходного с бинарными признаками

def categorize_column(df, column) # Преобразование категориального признака
def print_distribution(df, column) # Анализ распределения данных

def sampling_column(df, column, labels) # Разбиение на интервалы с метками
def get_binary(column) # One-hot кодирование категорий

def import_xlsx() # Загрузка данных из Excel
def save_xlsx(df) # Сохранение результатов

Файл DataFrame.xlsx с преобразованными данными:

• Категоризированные признаки с числовыми индексами
• Цены, распределенные по интервальным категориям
• Бинарное представление категориальных данных
• Объединенный датасет с исходными и преобразованными признаками