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Monday, 8 July 2024

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> Modules non standards > Pandas > Introduction à Pandas Pandas est une librairie python qui permet de manipuler facilement des données à analyser: manipuler des tableaux de données avec des étiquettes de variables (colonnes) et d'individus (lignes). ces tableaux sont appelés DataFrames, similaires aux dataframes sous R. on peut facilement lire et écrire ces dataframes à partir ou vers un fichier tabulé. on peut faciler tracer des graphes à partir de ces DataFrames grâce à matplotlib. (PDF) Python : Manipulation des données avec Pandas Chargement et description des données Librairie Pandas -Options et version | seynabou diop - Academia.edu. Pour utiliser pandas: import pandas Copyright programmer en python, tutoriel python, graphes en python, Aymeric Duclert

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Numpy: bibliothèque python de bas niveau utilisée pour le calcul scientifique: Permet notamment de travailler avec des tableaux et matrices multidimensionnels et volumineux homogènes (c'est-à-dire de même type). Dont l'objet principal est le ndarray (un type de tableau à N dimensions) Pandas: package de manipulation de données pour manipuler des données de haut niveau construits sur numpy La série est le principal élément constitutif des pandas. Une série est un tableau unidimensionnel basé sur numpy ndarray. Dans un dataframe, une série correspond à une colonne. Manipulation des données avec pandas 1. Un dataframe est un tableau de données étiquetée en 2 dimensions dont les colonnes sont constituées par un ndarray, une série ou un autre dataframe. Numpy Numpy est le package incontournable pour effectuer du calcul scientifique en python, en facilitant notamment la gestion des tableaux et des matrices de grande dimension. La documentation officielle est disponible via ce lien. Numpy permet de manipuler des arrays ou des matrices, pouvant être par exemple construites à partir d'arrays.

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10. to_csv Là encore, c'est une méthode que tout le monde utilise. Je voudrais souligner deux astuces ici. La première est: print(df[:5]. to_csv()) Vous pouvez utiliser cette commande pour imprimer les cinq premières lignes de ce qui va être écrit exactement dans le fichier. Une autre astuce consiste à traiter les nombres entiers et les valeurs manquantes mélangés ensemble. Si une colonne contient à la fois des valeurs manquantes et des entiers, le type de données sera toujours float au lieu de int. Lorsque vous exportez le tableau, vous pouvez ajouter float_format='%. 0f' pour arrondir tous les floats aux entiers. Utilisez cette astuce si vous ne voulez que des sorties d'entiers pour toutes les colonnes – vous vous débarrasserez de tous les «. Manipulation des données avec pandas thumb. 0 » gênants. Si vous avez aimé ces 10 astuces très utiles sur Python avec la bibliothèque Pandas, vous aimerez lire 12 techniques de manipulation de données. N'hésitez pas à partager un maximum sur les réseaux sociaux 🙂

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Par exemple, si vous voulez arrondir la colonne 'c' en nombres entiers, faites round(df['c'], 0) ou df['c'](0) au lieu d'utiliser la fonction apply: (lambda x: round(x['c'], 0), axe = 1). 6. value_counts Il s'agit d'une méthode permettant de vérifier les distributions de valeurs. Par exemple, si vous souhaitez vérifier quelles sont les valeurs possibles et la fréquence de chaque valeur individuelle de la colonne 'c', vous pouvez taper: df['c']. value_counts() Il y a quelques astuces et arguments utiles: normalize = True: si vous souhaitez vérifier la fréquence au lieu du nombre de valeurs d'une colonne. dropna = False: si vous souhaitez aussi inclure les valeurs manquantes dans les statistiques. df['c']. value_counts(). Manipulation de DataFrames avec Pandas – Python – Acervo Lima. reset_index(): si vous souhaitez convertir le tableau des statistiques en un DataFrame pandas et le manipuler. sort_index(): montre les statistiques triées par valeurs distinctes dans la colonne 'c' au lieu du nombre de valeurs. 7. Nombre de valeurs manquantes Lorsque vous construisez des modèles, vous pouvez exclure la ligne comportant trop de valeurs manquantes ou encore les lignes comportant toutes les valeurs manquantes.

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rt_values(by=['Score'], ascending=True) Trier le DataFrame à l'aide de plusieurs colonnes: rt_values(by=['Name', 'Score'], ascending=[True, False]) Création d'une autre colonne dans DataFrame, Ici, nous allons créer un pourcentage de nom de colonne qui calculera le pourcentage du score de l'étudiant en utilisant la fonction d'agrégation sum(). student['Percentage'] = (student['Score'] / student['Score']()) * 100 Sélection de lignes DataFrame à l'aide d'opérateurs logiques: # Selecting rows where score is # greater than 70 print(student[>70]) # Selecting rows where score is greater than 60 # OR less than 70 print(student[(>60) | (<70)]) Indexation & Slicing: Ici, est la base de l'étiquette et est une méthode basée sur la position d'entier utilisée pour le découpage et l'indexation des données. # Printing five rows with name column only # i. e. Pandas | Manipulation de base des séries chronologiques – Acervo Lima. printing first 5 student names. print([0:4, 'Name']) # Printing all the rows with score column # only i. printing score of all the # students print([:, 'Score']) # Printing only first rows having name, # score columns i. print first student # name & their score.

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Importation de données Pandas fournit des outils pour lire des données provenant d'une grande variété de sources. Comme l'ensemble de données que j'utilise est un fichier csv, j'utiliserai la fonction read_csv. Cette fonction dispose d'un grand nombre d'options pour analyser les données. Pour la plupart des fichiers, les options par défaut fonctionnent correctement — c'est le cas ici. Manipulation des données avec pandas en. import pandas as pdtrain_values = ad_csv('') train_labels = ad_csv('') Pour analyser les données, j'aurai besoin que les valeurs train_values et les étiquettes train_labels soient combinées en une seule trame de données. Pandas fournit une fonction de fusion qui joindra des trames de données sur des colonnes ou des index. Dans le code suivant, j'effectue une fusion interne en utilisant le patient_id pour joindre la valeur correcte avec les étiquettes correctes. train = (train_values, train_labels, left_on='patient_id', right_on='patient_id', how='inner') Données manquantes Pandas fournit un certain nombre de fonctions pour traiter les données manquantes.

Vous pouvez également remplir les données manquantes avec la valeur du mode, qui est la valeur la plus fréquente. Cela s'applique également aux nombres entiers ou flottants. Mais c'est plus pratique lorsque les colonnes en question contiennent des chaînes de caractères. Voici comment insérer la moyenne et la médiane dans les lignes manquantes du DataFrame que vous avez créé précédemment: Pour insérer la valeur moyenne de chaque colonne dans ses lignes manquantes: (()(1), inplace=True) Pour la médiane: (()(1), inplace=True) print(df) L'insertion de la valeur modale comme vous l'avez fait pour la moyenne et la médiane ci-dessus ne capture pas l'intégralité du DataFrame.