Petit Parcours Bonsaï - Choix Du Pot — (Pdf) Python : Manipulation Des Données Avec Pandas Chargement Et Description Des Données Librairie Pandas -Options Et Version | Seynabou Diop - Academia.Edu

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Monday, 1 July 2024

#1 sett Membres 323 messages Sexe: Homme Ville: Marlenheim / 67 Pays: france Département: 67 Posté 29 mai 2008 - 18:36 Que penser vous de ce pot??? peux t il convenir comme pot de culture??? Miniature(s) jointe(s) Il n'y a que les imbéciles qui ne changent pas d'avis. C'est mon avis. Et je ne vois pas pourquoi j'en changerais. #2 AZIADE33 1 124 messages Sexe: Femme Ville: TOULOUSE Département: 31 Posté 29 mai 2008 - 18:52 Salut, Il est vraiment profond pour la plupart des styles de bonsai. Pot de culture pour bonsaï music. Il vaut mieux des pots de cultures plus "aplatis" (je trouve plus le mot juste). celui-ci peut servir pour faire un arbre en cascade ou semi-cascade par contre. #3 Amaethan 421 messages Ville: Erpe-Mere Zone USDA: 8a Pays: Belgique Département: Flandre orientale Posté 29 mai 2008 - 19:29 Bonsoir, effectivement le pot que tu nous présentes est aux antipodes de ce que l'on recherche en bonsai, un bon pot de culture doit rapprocher le bonsai ou pré-bonsai de son futur pot. Tu as déja remarqué que les pots de bonsai sont particulièrement plats et ne laisse pas beaucoup de place aux racines plongeantes aussi un pot de culture doit favoriser les fines radicelles (ce sont ces dernières qui nourrissent l'arbre) et empêcher si possible l'allongement démesuré des autres racines!

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Ancien tueur de trolls. Se connaître soi-même, c'est s'oublier. S'oublier soi-même, c'est s'ouvrir à toutes choses. Pot de culture pour bonsai et. "Dôgen" Club: sans Blog: #8 vivian db 2 361 messages Ville: montpellier Formation: Thierry Font, Kodama Art Studio Département: 34 Posté 29 mai 2008 - 20:48 mais dites moi, c'est la foire aux gattiliers sur PB!!! #9 Posté 29 mai 2008 - 20:51 A ok ok je pensais que dans ce genre de pot, les resultats etaient quasi les memes qu'en pleine terre... #10 madmax52 1 400 messages Ville: 52 Département: 52 Posté 29 mai 2008 - 22:02 tout dépend de ce que l'on veut faire pour un bonsaï style cascade, sur roche ou racines apparantes c'est parfait, mais pour la construction d'un beau nébari a plat c'est a oublié. #11 Posté 29 mai 2008 - 22:33 ya ça aussi" Pot pour bonsaï couleur chocolat" LA #12 Posté 01 juin 2008 - 11:56 ok j ai bien compris comment sont les pots de culture... mais j ai pris ce genre de pots pour faire grossir le tronc... au pire je les rempotes l année prochaine... Et je ne vois pas pourquoi j'en changerais.

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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. 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.

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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. 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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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.

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Certaines stratégies initiales de visualisation des données peuvent vous aider.

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.

Le site fournit aussi un large éventail d'exemples. App 1: Charger pandas App 2: Lire les données de population du fichier Excel et afficher les 4 premières lignes NB: Même s'il reste préférable d'opter pour un autre format que celui de SAS, pandas offre toutefois la possibilité de gérer le format sas7bdat avec la fonction read_sas. Voici un exemple de code qui utilise cette fonction: import pandas as pd data = pd. read_sas( "s7bdat", format = "sas7bdat", encoding = 'utf8') data. head( 2) App 3: Afficher les dimensions de la table pop App 4: Afficher les nom de colonnes de la table pop App 5: Lire les données de population du fichier csv et afficher les 2 premières lignes App 6: Compter le nombre de valeurs na et non na pour la variable "comparent" App 7: Afficher la fréquence de chaque modalité de la variable "typecom" App 8: Afficher le type des variables de la table communes App 9: Si aucun typage n'a été imposé dans le read_csv, on constate que les régions (reg) sont considérées comme float alors que les départements (dep) sont considérés comme un objet.