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Vous disposez de XX pour répondre à ce quiz. QCM sur les connaissances du thème C: Traitement des données en tables 17 questions, 2min45 par question soit 46min45 1- Manipulation de fichier CSV Question 1 Un enregistrement est représenté en Python par: Une liste Un ensemble Un dictionnaire Un n-uplet Question 2 Dans un fichier CSV, les attributs sont séparés par: Des virgules Des points-virgules Des tabulations Des espaces Question 3 On dispose d'une table de données Table représentée par une liste de dictionnaires. En entrant table[0] on obtient: Une ligne Une colonne Une cellule 2- Opérations sur les tables Question 4 Pour sélectionner des colonnes selon un critère donné, laquelle des fonctions définies (fiche 18) utiliserait-on? Select Projection Question 5 Selon sa définition (fiche 18), select(T, "'17' in ()") renvoie une table: Vide Avec une ligne Avec deux lignes Avec trois lignes Question 6 Selon sa définition (fiche 18), jointure(T, U, 'Nom') renvoie une table ayant: 2 réponses attendues 3 lignes 2 lignes 6 colonnes 5 colonnes 7 colonnes 4 colonnes 3- Déterminer des fonctions basiques Question 7 Peut-on utiliser la fonction len pour compléter la fonction cardinalite qui permet de calculer le nombre de lignes d'une table?
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Non seulement elles se sont avérées très utiles dans mon expérience personnel, mais elles sont aussi un élément de base dans le monde de la programmation Python. Ne passez vraiment pas à côté 🙂 J'espère que cet article et les méthodes de traitement des données qu'il contient vous seront utiles! Je vous recommande aussi ces articles: 10 astuces Pandas qui rendront votre travail plus efficace 12 techniques utiles de manipulation de données avec Pandas
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You are here: Accueil » SPE NSI » Traitement de données en table I- Le fichier CSV Afficher fichiers CSV Cacher fichiers CSV 1) Présentation Les données publiques sont une avancée récente. Il est possible en accédant au site d'accéder à différentes données publiques. Saisir dans la barre de recherche "Opérations coordonnées par les CROSS": vous aurez accès au récapitulatif de toutes les interventions effectuées par les centres opérationnels de surveillance et de sauvetage du littoral français. Télécharger le fichier Si vous essayez de l'ouvrir, il est probable qu'un tableur s'ouvre, que ce soit Microsoft Excel ou LibreOffice Calc. Avec LibreOffice Clac, vous obtiendrez cette fenêtre: En faisant attention à définir la bonne norme d'encodage et le séparateur correct, vous obtiendrez ce tableau: Il est cependant possible d'ouvrir ce fichier avec un simple éditeur de texte, comme Notepad++. On obtient alors un fichier texte "classique": On observe cependant que la première ligne est différente des suivantes.
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Tout d'abord, nous devons noter que map ne fonctionne qu'avec des fonctions à un seul argument. Considérons la liste suivante: data = [5, 10, 15, 20] Notre objectif avec cette liste est d'y associer une modification mathématique. Pour cet exemple, je vais utiliser l'addition de cinq. Nous allons rapidement créer une fonction à cet effet: def add5(x): return(x + 5) Maintenant, si nous essayions d'introduire nos données dans cette fonction, nous obtiendrions une erreur car nous ne pouvons pas ajouter un entier à une liste. Notre objectif est d'effectuer cette arithmétique sur l'ensemble de notre liste, alors envisageons d'utiliser la méthode map(). La méthode map prendra la fonction que nous souhaitons mapper ainsi qu'un itérable comme arguments de position dans cet ordre. newdata = map(add5, data) Ceci retournera un nouveau type map. Nous pouvons ensuite transformer ce type en une liste avec le mapping appliqué en appliquant le type list sur ce mapping: list(newdata) Nous pourrions également effectuer cette même arithmétique en une seule ligne sans jamais écrire de fonction, en fournissant à la fonction une expression générée par lambda: newdata = list(map(lambda x: x + 5, data)) Masques Pandas La possibilité de masquer les observations avec des conditions à l'aide du module Pandas (pour Python) est un autre outil formidable pour le traitement des données.
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Indiquer la commande à réaliser pour obtenir les informations concernant la première opération du fichier CSV Indiquer la commande à saisir pour obtenir les informations concernant la dernière opération du fichier CSV Indiquer la commande à saisir pour obtenir la date de l'heure de réception de l'alerte pour l'opération située au rang i. Pour aller plus loin: Ecrire une fonction recherche(cle, valeur) retournant une liste contenant les informations de toutes les opérations ayant la valeur valeur pour la clé cle Ecrire une fonction recherche_max(cle) retournant les informations de l'opération ayant la plus grande valeur pour la clé cle du fichier 3- Le module pandas Le module pandas permet de traiter simplement un fichier CSV. On arrive ainsi à l'équivalent du scrit précédent par le script suivant: import pandas def recuperation2(chemin_fichier): ad_csv(chemin_fichier) Remarque: chemin_fichier est le chemin d'accès au fichier CSV, qui peut par exemple être fourni par la fonction fichier("ouvrir") du script précédent.
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Oui Non Question 8 Peut-on utiliser la fonction keys pour compléter la fonction attributs qui permet de lister les attributs d'une table? Oui Non 4- Reconnaître une fonction Question 9 Est-ce que la fonction ci-dessus est équivalente à la fonction projection (voir fiche 18)? Oui Non Question 10 Quelles critiques peut-on formuler sur cette fonction? Plusieurs réponses attendues Les noms des variables ne sont pas explicites Il n'y a pas de construction par compréhension Il n'y a aucun commentaire 5- Tester la cohérence d'une table Question 11 Est-ce que la fonction coherence_attributs permet de tester si chaque ligne de la table a le même ensemble d'attributs? Oui Non Question 12 Est-ce que la fonction existe_doublons permet de vérifier si un attribut de référence apparaît deux fois avec la même valeur dans une table? Oui Non 6-Lier tableur, fichier CSV et liste de dictionnaires Question 13 Quelle est la première ligne de la feuille de calcul obtenue dans un tableur à partir de cette liste?
Un tableau est une suite ordonnée d'éléments. Ces éléments sont séparés par des virgules et entourés par des crochets. En Python, un tableau est de type list. Il peut être composé: d'entiers: t1 = [1, 2, 9] de chaînes de caractères: t2 = ['toi', 'moi', 'nous'] de tuples: t3 = [(1, 2, 'moi'), (3, 4, 'toi'), (5, 6, 'nous')] de tableaux: t4 = [[0, 2, 4, 6, 8], [1, 3, 5, 7, 9]] Le premier élément d'un tableau commence à l'indice 0 (c'est le cas en Python, cela peut-être 1 dans d'autres langages). t2[0] retournera'toi' t4[0][1] retournera 3 t1[1:] retournera le tableau de l'indice numéro 1 jusqu'à la fin, soit: [2, 9] t1[:1] retournera le tableau de l'indice 0 jusqu'à l'indice 1, soit: [1, 2] Un tableau est mutable (on dit aussi muable), c'est à dire que l'on peut modifier l'un de ses éléments: si on affecte 9 au premier élément du tableau t1: t1[0] = 9 alors t1 retournera [9, 2, 9]. Attention: deux tableaux qui sont liés par une relation d'égalité pointent vers la même adresse mémoire. La modification de l'un entraîne la modification de l'autre.