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Sunday, 28 July 2024
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Cette méthode remplit chaque ligne manquante avec la valeur de la ligne supérieure la plus proche. On pourrait aussi l'appeler le forward-filling: df. f illna(method='ffill', inplace=True) Remplissage des lignes manquantes avec des valeurs à l'aide de bfill Ici, vous allez remplacer la méthode ffill mentionnée ci-dessus par bfill. Elle remplit chaque ligne manquante dans le DataFrame avec la valeur la plus proche en dessous. Celle-ci est appelée backward-filling: (method='bfill', inplace=True) La méthode replace() Vous pouvez remplacer les valeurs Nan d'une colonne spécifique par la moyenne, la médiane, le mode ou toute autre valeur. Voyez comment cela fonctionne en remplaçant les lignes nulles d'une colonne nommée par sa moyenne, sa médiane ou son mode: import pandas import numpy #ceci nécessite que vous ayez préalablement installé numpy Remplacez les valeurs nulles par la moyenne: df['A']. Introduction à Pandas. replace([], df[A](), inplace=True) Remplacer la colonne A avec la médiane: df['B']. replace([], df[B](), inplace=True) Utilisez la valeur modale pour la colonne C: df['C'].

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Ensuite, pour vérifier le résultat, nous utilisons la fonction d'impression. Afin de manipuler des séries temporelles, nous avons besoin d'un index datetime afin que dataframe soit indexé sur l'horodatage. Ici, nous ajoutons une nouvelle colonne supplémentaire dans pandas dataframe. Code n ° 4: string_data = [ str (x) for x in range_date] print (string_data[ 1: 11]) ['2019-01-01 00:01:00', '2019-01-01 00:02:00', '2019-01-01 00:03:00', '2019-01-01 00:04: 00 ', ' 2019-01-01 00:05:00 ', ' 2019-01-01 00:06:00 ', ' 2019-01-01 00:07:00 ', ' 2019-01-01 00: 08:00 ', ' 2019-01-01 00:09:00 ', ' 2019-01-01 00:10:00 '] Ce code utilise simplement les éléments de data_rng et est converti en chaîne et en raison du grand nombre de données, nous découpons les données et imprimons la liste des dix premières valeurs string_data. En utilisant le for each loop in list, nous obtenons toutes les valeurs qui sont dans la série range_date. Comment remplir les données manquantes à l'aide de Python pandas. Lorsque nous utilisons date_range, nous devons toujours spécifier la date de début et de fin.

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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. Manipulation des données avec pandas dataframe. 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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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. (PDF) Python : Manipulation des données avec Pandas Chargement et description des données Librairie Pandas -Options et version | seynabou diop - Academia.edu. 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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Pour commencer, nous pouvons utiliser la fonction isna() pour comprendre le nombre de valeurs manquantes que nous avons dans nos données. La fonctionnalité de base de cela examine chaque valeur de chaque ligne et colonne et renvoie True si elle est manquante et false si ce n'est pas le cas. On peut donc écrire une fonction qui renvoie la fraction des valeurs manquantes dans chaque colonne. (lambda x: sum(()/len(train))) Dans cet ensemble de données, aucune valeur manquante n'est présente. Manipulation des données avec pandas en. Cependant, s'il y en avait, nous pourrions utiliser () pour remplacer par une autre valeur, ou nous pourrions utiliser () pour supprimer les lignes contenant les valeurs manquantes. Lorsque vous utilisez fillna(), vous disposez d'un certain nombre d'options. Vous pouvez remplacer par une valeur statique qui peut être une chaîne ou un nombre. Vous pouvez également remplacer par un calcul tel que la moyenne. Il est très probable que vous devrez utiliser une stratégie différente pour différentes colonnes en fonction des types de données et du volume de valeurs manquantes.

Avant de manipuler le dataframe avec des pandas, nous devons comprendre ce qu'est la manipulation de données. Les données dans le monde réel sont très désagréables et non ordonnées. Par conséquent, en effectuant certaines opérations, nous pouvons rendre les données compréhensibles en fonction de nos besoins. Ce processus de conversion de données non ordonnées en informations significatives peut être effectué par manipulation de données. Ici, nous allons apprendre à manipuler des dataframes avec des pandas. Pandas est une bibliothèque open source qui est utilisée de la manipulation de données à l'analyse de données et est un outil très puissant, flexible et facile à utiliser qui peut être importé en utilisant import pandas as pd. Les pandas traitent essentiellement des données dans des array 1D et 2D; Bien que les pandas gèrent ces deux différemment. Manipulation des données avec pandas 1. Dans les pandas, les array 1D sont indiqués comme une série et une trame de données est simplement un array 2D. L'ensemble de données utilisé ici est.