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⏰ Il y a 3 ans (Màj il y a 7 mois) Medhi Naitmazi 4 Si vous cherchez les fonds d'écran Apple officiels que l'on trouve à chaque nouvelle version de macOS ou lors de la sortie de certains Mac, vous avons déniché une liste exhaustive avec des centaines de fonds adaptés à tous les ordinateurs, Mac ou PC. Les fonds peuvent même être appliqués sur iPhone, iPad ou Android. Les meilleurs fonds d'écrans Apple de macOS Comme avec les fonds d'écrans iOS d'Apple, nous avons fait une sélection des meilleurs fonds d'écran macOS signés Apple, mais vous pourrez retrouver l'ensemble sur la source en fin d'article. Attention, selon la version, la taille sera trop petite pour les derniers modèles. Un fond de macOS 10. 0 sera pixelisé sur les derniers Macbook Pro ou iMac par exemple car les résolutions ont largement évolué en plus de quinze ans. Vous trouverez ainsi les fonds HD pour chaque macOS 10. X, mais aussi pour certains modèles emblématiques comme l'iMac Pro ou le Macbook. Nous avons fait une sélection de plus de 25 fonds Apple, qui retracent pas moins de 15 versions du système d'exploitation de macOS X, ainsi que les variantes macOS 11, macOS 12, et supérieures.
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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. Manipulation des données avec pandas la. 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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Elle accepte un paramètre 'bfill' ou 'ffill'. En place: Cette option accepte une déclaration conditionnelle. Si elle est vraie, elle modifie le DataFrame de façon permanente. Sinon, elle ne le fait pas. Avant de commencer, assurez-vous d'installer pandas dans votre environnement virtuel Python en utilisant pip dans votre terminal: pip install pandas Ensuite, dans le script Python, nous allons créer un DataFrame d'entraînement et insérer des valeurs nulles (Nan) dans certaines lignes: import pandas df = Frame({'A': [0, 3, None, 10, 3, None], 'B': [Aucun, Aucun, 7. Manipulation de données pour l'apprentissage automatique avec Pandas | Cadena Blog. 13, 13. 82, 7, 7], 'C': [Aucun, « Pandas », Aucun, « Pandas », « Python », « JavaScript »]}) Maintenant, regardez comment vous pouvez remplir ces valeurs manquantes en utilisant les différentes méthodes disponibles dans Pandas. Remplir les valeurs manquantes avec la moyenne, la médiane ou le mode Cette méthode consiste à remplacer les valeurs manquantes par des moyennes calculées. Le remplissage des données manquantes avec une valeur moyenne ou médiane est applicable lorsque les colonnes concernées ont des types de données entiers ou flottants.
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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. Manipulation des données avec pandas et. 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.
sort_values rt_values(by="Rating", ascending=TRUE) #J'effectue un tri croissant par Rating Transformer des valeurs en integer avec my_dataframe["Reviews"] = mydataframe["Reviews"](lambda x: int(x))