Manipulation Des Données Avec Pandas 3 / Mas Les Amis De Claire

Les données manquantes font partie du passé lorsque vous utilisez Python pandas. Le nettoyage des données prend indubitablement beaucoup de temps en science des données, et les données manquantes sont l'un des défis auxquels vous serez souvent confronté. Pandas est un outil précieux de manipulation des données en Python qui vous aide à corriger les valeurs manquantes dans votre ensemble de données, entre autres choses. Vous pouvez corriger les données manquantes en les supprimant ou en les remplissant avec d'autres valeurs. Dans cet article, nous allons expliquer et explorer les différentes façons de combler les données manquantes à l'aide de pandas. Utilisez la méthode fillna(): La fonction fillna() itère dans votre ensemble de données et remplit toutes les lignes nulles avec une valeur spécifiée. Elle accepte certains arguments facultatifs, dont les suivants: Valeur: Il s'agit de la valeur que vous souhaitez insérer dans les lignes manquantes. Méthode: Vous permet de remplir les valeurs manquantes en avant ou en arrière.

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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. 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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Nous pouvons faire varier la fréquence d'heures en minutes ou en secondes. Cette fonction vous aidera à virer l'enregistrement des données stockées par minute. Comme nous pouvons le voir dans la sortie, la longueur de l'horodatage est de 10081. N'oubliez pas que les pandas utilisent le type de données datetime64 [ns]. Code n ° 2: print ( type (range_date[ 110])) Nous vérifions le type de notre objet nommé range_date. Code n ° 3: df = Frame(range_date, columns = [ 'date']) df[ 'data'] = ( 0, 100, size = ( len (range_date))) print (( 10)) données de date 0 01/01/2019 00:00:00 49 1 01/01/2019 00:01:00 58 2 01/01/2019 00:02:00 48 3 01/01/2019 00:03:00 96 4 01/01/2019 00:04:00 42 5 01/01/2019 00:05:00 8 6 01/01/2019 00:06:00 20 7 01/01/2019 00:07:00 96 8 01/01/2019 00:08:00 48 9 01/01/2019 00:09:00 78 Nous avons d'abord créé une série chronologique, puis converti ces données en dataframe et utilisons une fonction aléatoire pour générer les données aléatoires et cartographier sur la dataframe.

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replace([], df['C']()[0], inplace=True) print(df) Remplir les données manquantes avec interpolate() La fonction interpolate() utilise les valeurs existantes dans le DataFrame pour estimer les lignes manquantes. Exécutez le code suivant pour voir comment cela fonctionne: Interpoler à rebours sur la colonne: erpolate(method ='linear', limit_direction ='backward', inplace=True) Interpoler en avant sur la colonne: erpolate(method ='linear', limit_direction = 'forward', inplace=True) Traitez les lignes manquantes avec précaution Bien que nous n'ayons envisagé que le remplissage des données manquantes avec des valeurs par défaut comme les moyennes, le mode et d'autres méthodes, il existe d'autres techniques pour fixer les valeurs manquantes. Les data scientists, par exemple, suppriment parfois ces lignes manquantes, selon le cas. En outre, il est essentiel de réfléchir de manière critique à votre stratégie avant de l'utiliser. Sinon, vous risquez d'obtenir des résultats d'analyse ou de prédiction indésirables.

Si nous souhaitons créer une nouvelle colonne avec quelques autres colonnes en entrée, la fonction apply peut parfois être très utile. def rule(x, y): if x == 'high' and y > 10: return 1 else: return 0 df = Frame({ 'c1':[ 'high', 'high', 'low', 'low'], 'c2': [0, 23, 17, 4]}) df['new'] = (lambda x: rule(x['c1'], x['c2']), axis = 1) () Dans le code ci-dessus, nous définissons une fonction avec deux variables d'entrée, et nous utilisons la fonction apply pour l'appliquer aux colonnes 'c1' et 'c2'. Mais le problème de la méthode apply c'est qu'elle est parfois trop lente. Si vous souhaitez calculer le maximum de deux colonnes 'c1' et 'c2', vous pouvez bien sûr utiliser apply de cette façon: df['maximum'] = (lambda x: max(x['c1'], x['c2']), axis = 1) Mais dans ce cas, ce sera plus rapide en utilisant directement la méthode max() comme cela: df['maximum'] = df[['c1', 'c2']](axis =1) Astuce: N'utilisez pas apply si vous pouvez faire le même travail avec d'autres fonctions intégrées (elles sont souvent plus rapides).

La Maison d'Accueil Spécialisée (MAS) Les Amis de Claire, est un établissement médico-social de l'Association Notre Dame de Joye, ouverte en 1980 qui accueille une quarantaine d'adultes polyhandicapés. Elle leur propose un hébergement, des aides à la vie quotidienne, les soins nécessaires, des activités de loisir et un accès à la vie sociale. Le projet est un apprentissage progressif à la vie en collectivité sans rupture brutale avec le milieu familial, sans limitation de durée, adaptée au cas de chacun. Recrutement Maison d’Accueil Spécialisée - Les Amis de Claire - 0 offres d'emploi. Le personnel de l'établissement est composé de l'administration générale (directeur et adjoint, responsable d'unité, agents administratif), de personnel médical, paramédical et éducatif et des services généraux. Pour compléter notre équipe pluridisciplinaire, nous recrutons un moniteur-éducateur (H/F), dans le cadre d'un CDI à temps complet. POSTE A la MAS LES AMIS DE CLAIRE, le moniteur-éducateur a pour mission d'accompagner les personnes en situation de polyhandicap. Il concourt à identifier leurs potentialités, à développer leurs capacités et à maintenir les acquis dans un but d'autonomie et de socialisation.

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Votre implication et votre disponibilité vous permettent de tisser des relations professionnelles de confiance avec les résidents, les parents et l'équipe. Vous êtes sensible à la sécurité, à l'hygiène, à la prévention, au bien-être des résidents et au respect de leurs besoins. Mas les amis de claire. Votre assiduité, votre ponctualité et votre motivation seront de réels atouts pour intégrer la MAS. Rémunération selon convention collective 1951 – Prime Décentralisée + Congés trimestriels Type d'emploi: Temps plein, CDD Salaire: 1 480, 00€ à 2 496, 00€ par mois

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