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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. Manipulation de données pour l'apprentissage automatique avec Pandas | Cadena Blog. 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']. 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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Vous trouverez ci-dessous diverses opérations utilisées pour manipuler la trame de données: Tout d'abord, importez la bibliothèque qui est utilisée dans la manipulation de données, c'est-à-dire les pandas, puis attribuez et lisez la trame de données: # import module import pandas as pd # assign dataset df = ad_csv("") # display print("Type-", type(df)) df Sortir: Nous pouvons lire la trame de données en utilisant également la fonction head() qui a un argument (n), c'est-à-dire le nombre de lignes à afficher. (10) Compter les lignes et les colonnes dans DataFrame à l'aide de shape(). Il renvoie le non. Manipulation des données avec pandas. de lignes et de colonnes enfermées dans un tuple. Résumé des statistiques de DataFrame à l'aide de la méthode describe(). scribe() En supprimant les valeurs manquantes dans DataFrame, cela peut être fait en utilisant la méthode dropna(), elle supprime toutes les valeurs NaN dans le dataframe. () Un autre exemple est: (axis=1) Cela supprimera toutes les colonnes avec des valeurs manquantes.

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La bibliothèque python pandas est un projet open source qui fournit une variété d'outils faciles à utiliser pour la manipulation et l'analyse de données. Un temps considérable dans tout projet d'apprentissage automatique devra être consacré à la préparation des données et à l'analyse des tendances et des modèles de base, avant de créer des modèles. Dans le post suivant, je souhaite présenter brièvement les différents outils disponibles dans les pandas pour manipuler, nettoyer, transformer et analyser les données avant de me lancer dans la construction de modèles. Comment remplir les données manquantes à l'aide de Python pandas. Tout au long de cet article, j'utiliserai un ensemble de données de disponible ici. Cela peut également être téléchargé à partir de la base de données des maladies cardiaques de Cleveland. Les données d'entraînement comprennent deux fichiers csv distincts, l'un contenant des caractéristiques concernant un certain nombre de patients, et le second contenant une étiquette binaire « heart_disease_present », qui représente si le patient a ou non une maladie cardiaque.

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De plus, si vous connaissez les types de données de quelques colonnes spécifiques, vous pouvez ajouter l'argument dtype = {'c1': str, 'c2': int, …} pour que le chargement soit plus rapide. Autre avantage de cet argument: si vous avez une colonne qui contient à la fois des chaînes de caractères et des chiffres, il est bon de déclarer que son type est une chaîne de caractères, afin de ne pas obtenir d'erreurs en essayant de fusionner des tableaux en utilisant cette colonne comme clé. df = ad_csv('', usecols = ['c1', 'c2'], dtype = {'c1': str, 'c2': float}) 2. select_dtypes Si le pré-traitement des données doit être effectué en Python, la méthode select_dtypes vous fera gagner du temps. Manipulation des données avec pandas les. Après lecture dans un tableau, les types de données par défaut pour chaque colonne pourraient être bool, int64, float64, object, category, timedelta64, ou datetime64. Vous pouvez d'abord vérifier la répartition avec: () Cela permet de connaître tous les types de données possibles de votre DataFrame, puis vous tapez: lect_dtypes(include=['float64', 'int64']) afin de sélectionner un sous-DataFrame avec uniquement des caractéristiques numériques (avec float et int).

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3. copy C'est une méthode importante, si vous n'en avez pas encore entendu parler. Si vous tapez le code suivant: import pandas as pd df1 = Frame({ 'a':[0, 0, 0], 'b': [1, 1, 1]}) df2 = df1 df2['a'] = df2['a'] + 1 () Vous constaterez que df1 est modifié. En effet, df2 = df1 ne fait pas une copie de df1 et l'affecte à df2, mais met en place un pointeur qui pointe vers df1. Chapitre 1 : Manipuler les données - Python site. Toute modification de df2 entraîne donc une modification de df1. Pour remédier à cela, vous pouvez utilise: df2 = () ou from copy import deepcopy df2 = deepcopy(df1) 4. map Il s'agit d'une commande sympa qui permet de faire des transformations de données faciles. Vous définissez d'abord un dictionnaire dont les 'clés' sont les anciennes valeurs et les 'valeurs' sont les nouvelles valeurs. level_map = {1: 'high', 2: 'medium', 3: 'low'} df['c_level'] = df['c'](level_map) Quelques exemples: True, False devient 1, 0 (pour la modélisation); définition de niveaux; codages lexicaux définis par l'utilisateur. 5. apply ou non?

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Certaines stratégies initiales de visualisation des données peuvent vous aider.

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. Manipulation des données avec pandas 2. Lorsque nous utilisons date_range, nous devons toujours spécifier la date de début et de fin.

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