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réductions booléennes: (df > 0)(): renvoie une série avec un élément par colonne qui est True si toutes les valeurs sont > 0 (df > 0)(): renvoie une série avec un élément par colonne qui est True si une des valeurs est > 0 on peut aussi faire l'évaluation par ligne: (df > 0)(axis = 1) on peut réduire un dataframe à une seule valeur booléenne, par exemple: (df > 0)()(): true si toutes les valeurs sont > 0 (pareil avec any ou une combinaison de any et all). attention, si un dataframe contient des NaN, (df == df)()() est False! par contre, il y a une méthode equals: (df2): renvoie True si les 2 dataframes ont mêmes valeurs, même si elles ont des NaN (au même endroit bien sûr). Opérations sur tout le dataframe avec une ligne ou une colonne: (df['A'], axis = 1): pour ajouter une colonne à toutes les autres. idem avec sub(), mul(), div() pour les autres opérations. ([0], axis = 1): pour l'ajout d'une ligne à toutes les autres. Pour enlever la moyenne d'une colonne ou d'une ligne à un dataframe: par colonne, c'est facile: df - () par ligne: ((axis = 1), axis = 0) on peut faire le même genre d'opérations avec sub, mul, div, pow et mod Pour normaliser un dataframe pour que la somme de chaque colonne soit identique: df2 = (() / (), axis = 1) Trouver les valeurs uniques de plusieurs colonnes: oupby(['A', 'B'])().
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Une trame de données est une structure de données bidimensionnelle, c'est-à-dire que les données sont alignées de manière tabulaire en lignes et en colonnes. Nous pouvons effectuer des opérations de base sur les lignes / colonnes comme la sélection, la suppression, l'ajout et le changement de nom. Dans cet article, nous utilisons file. Gérer les colonnes Afin de traiter les colonnes, nous effectuons des opérations de base sur les colonnes telles que la sélection, la suppression, l'ajout et le changement de nom. Sélection de colonne: Afin de sélectionner une colonne dans Pandas DataFrame, nous pouvons soit accéder aux colonnes en les appelant par leur nom de colonne. import pandas as pd data = { 'Name':[ 'Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'], 'Age':[ 27, 24, 22, 32], 'Address':[ 'Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj'], 'Qualification':[ 'Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd']} df = Frame(data) print (df[[ 'Name', 'Qualification']]) Sortie: Pour plus d'exemples, reportez-vous à Comment sélectionner plusieurs colonnes dans un dataframe pandas Ajout de colonne: Afin d'ajouter une colonne dans Pandas DataFrame, nous pouvons déclarer une nouvelle liste en tant que colonne et l'ajouter à un Dataframe existant.
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Dans Pandas, nous avons la liberté d'ajouter des colonnes dans le bloc de données chaque fois que nécessaire. Il existe plusieurs façons d'ajouter des colonnes au bloc de données Pandas. Méthode 1: ajouter plusieurs colonnes à un bloc de données à l'aide de listes import pandas as pd students = [[ 'jackma', 34, 'Sydeny', 'Australia'], [ 'Ritika', 30, 'Delhi', 'India'], [ 'Vansh', 31, 'Delhi', 'India'], [ 'Nany', 32, 'Tokyo', 'Japan'], [ 'May', 16, 'New York', 'US'], [ 'Michael', 17, 'las vegas', 'US']] df = Frame(students, columns = [ 'Name', 'Age', 'City', 'Country'], index = [ 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']) marks = [ 85. 4, 94. 9, 55. 2, 100. 0, 40. 5, 33.
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7. Au lieu de cela, j'ai trouvé cela fonctionne: mydf = index(columns = (, ['newcol1', 'newcol2']).
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Méthodes NumPy pour créer de nouvelles colonnes DataFrame basées sur une condition donnée dans Pandas Nous pouvons également utiliser les méthodes NumPy pour créer une colonne DataFrame basée sur des conditions données dans Pandas. Nous pouvons utiliser la méthode () et la méthode () à cette fin. Méthode () () prend la condition comme entrée et renvoie les indices des éléments qui satisfont à la condition donnée. Nous pouvons utiliser cette méthode pour créer une colonne DataFrame basée sur des conditions données dans les Pandas lorsque nous n'avons qu'une seule condition. import pandas as pd employees=['Hisila', 'Shristi', 'Zeppy', 'Alina', 'Jerry', 'Kevin'] salary=[200, 400, 300, 500, 600, 300] df['Status'] = (df['Salary']>=400, 'Senior', 'Junior') (condition, x, y) renvoie x si la condition est remplie, sinon y. Le code ci-dessus crée une nouvelle colonne Status dans df dont la valeur est Senior si la condition donnée est satisfaite, sinon la valeur est fixée à Junior. Méthode () () prend en entrée condition-list et choice-list et retourne un tableau construit à partir des éléments de la choice-list, en fonction des conditions.
Si le même nom de colonne apparaît sur les deux DataFrame, les suffixes sont attachés aux noms des colonnes et font des colonnes différentes après la fusion. Article connexe - Pandas DataFrame Fonction Pandas DataFrame sort_index() Fonction Pandas () Fonction Pandas () Fonction Pandas sample()
En corrélation avec les profils de consommation des acteurs sus-cités. Au delà de la linéarité de la production, ce n'est pas moins de 35% de production solaire de plus qu'une toiture idéalement exposée. De plus, avec un montage aisé et libre de toute fondation béton, la solution d'un tracker en autoconsommation est rapide à mettre en oeuvre. Le coût de revient du KWh solaire est aujourd'hui plus intéressant que le tarif du KWh réseau. Ainsi il n'est pas rare d'obtenir un coût de production de moins de 6 cts/€ en remplacement de KWh heures pleines entre 12 et 15 cts/€. D'autant que le tarif du réseau est amené à augmenter de manière significative dans les prochaines années. Dans le cadre d'une convention d'autoconsommation sans injection, il faut noter également la simplification des démarches administratives concernant le tracker en autoconsommation solaire. Inconvénients Le suiveur solaire ne peut pas être installé partout. Son implantation mérite une étude précise et rigoureuse pour en maximiser l'investissement.
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Mais ces cellules sont rarement marquées quant à leur tens Suiveur solaire deux axes avec moniteur d'énergie en ligne Ce projet a été un de mes projets finales que je l'ai fait sur mes études d'échange en ce projet, j'ai travaillé avec Tahar. C'est une version beaucoup plus grande et plus avancée de l'un de mes premiers projets jamais. Également un track 6 étapes de l'achat de panneaux solaires pour la maison Panneaux solaires pour la maison sont des unités qui sont utilisées pour convertir la lumière du soleil en énergie utilisable comme l'électricité. Le panneau solaire peut produire plus de puissance, une fois qu'il y a le panneau solaire se solaire pl L'énergie solaire le LinkIt One (avec Tracking) Le Mediatek LinkIt One a tout un tas de fonctionnalités intéressantes, ainsi que le bord GPS et GPRS, la batterie incluse et chargeur vraiment fait ma journée, alimenter un projet si souvent une véritable nuisance, donc c'est génial d'avoir littérale
Si c'est pour boire ou se doucher, ayant suffisamment d'eau chaude ne devrait pas être un luxe. Nous avons examiné les moyens économiques pour fournir l'eau chaude pour la douch Essais sur un panneau solaire de 5W Hackspace Leicester a encore eu l'occasion de Instructables pour acquérir certains brun chien Ultra compacte 5W Folding panneaux solaires et animera un atelier en mars 2015. Étape 1: But des essaisJ'ai été intéressé par la façon dont l'efficacité d'un Installation solaire bricolage. Cette instructable vous dira comment je suis allé sur la construction d'une installation solaire 12v pour exécuter mon refroidisseur d'Air pendant notre été chaud et un réfrigérateur 12v 120 litres pendant les mois plus comprendra les chose Non-PV solaire Edit: douce, je suis sur hackaday! Bonjour, dans ce Instructable je vais vous montrer comment générer de l'énergie solaire à l'aide de pièces peu coûteux à l'état solide et sans cellules PV (photovoltaïque) ou panneaux. J'ai voulu faire ce projet po Suivre panneau solaire avec A Windup horloge solaire portative j'ai juste conçu et construit un maison traqueur solaire que peut être facilement réglé pour aligner avec précision à l'altitude du soleil (car il change tous les jours, au fil des saisons) et aussi fidèlement suivre le soleil, du lever au coucher du Traqueur solaire portable (pas microcontrôleur requis! )