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Sunday, 2 June 2024

Ces tableaux, encore appelés tables de pivots (ou pivot table), permettent de synthétiser les données contenues dans un DataFrame. Essayons de voir cela par l'exemple. Pour voir la répartition des survivants en fonction de leurs sexes et de leur type de billet, nous n'avons besoin que d'une seule ligne: titanic. pivot_table('survived', index='sex', columns='class') Le résultat est parfaitement compréhensible: Taux de survie Par défaut, la fonction pivot_table groupe les données en fonction des critères que nous spécifions, et agrège les résultats en moyenne. Nous pouvons spécifier d'autres fonctions. Par exemple, si nous voulons savoir quelle est le nombre total de survivants dans chaque cas, nous utiliserons la fonction sum. Fonction min max python programming. titanic. pivot_table('survived', index='sex', columns='class', aggfunc="sum") Le nombre de survivants La fonction pivot_table est très puissante, et permet même de faire des agrégations à plusieurs niveaux. Par exemple, nous pouvons voir l'âge des survivants comme une dimension supplémentaires.

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Écrire moins de code est un excellent moyen de créer des programmes plus lisibles et fonctionnels. Vous ne devriez pas perdre un temps précieux à recréer des fonctions ou des méthodes Python qui sont facilement disponibles. Cependant, vous pourriez finir par le faire si vous n'êtes pas familier avec les outils intégrés de Python. Voici une liste de précieuses fonctions et méthodes Python intégrées qui raccourcissent votre code et améliorent son efficacité. 1. réduire () La fonction reduce() de Python parcourt chaque élément d'une liste, ou tout autre type de données itérable, et renvoie une valeur unique. Fonctions Min./max. | Alteryx Help. C'est l'une des méthodes de la classe functools intégrée de Python. Voici un exemple d'utilisation de la réduction: from functools import reduce def add_num(a, b): return a+b a = [1, 2, 3, 10] print(reduce(add_num, a)) Output: 16 Vous pouvez également formater une liste de chaînes à l'aide de la fonction reduce(): from functools import reduce def add_str(a, b): return a+' '+b a = ['MUO', 'is', 'a', 'media', 'website'] print(reduce(add_str, a)) Output: MUO is a media website 2. diviser () La fonction split() casse une chaîne en fonction de critères définis.

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Il convertit donc les caractères de chaîne en minuscules: y = "PYTHON TUTORIAL" y = () print(y) Output: python tutorial 18. trié() La fonction sorted () fonctionne en créant une liste à partir d'un itérable, puis en organisant ses valeurs par ordre décroissant ou croissant: f = {1, 4, 9, 3} # Try it on a set sort = {"G":8, "A":5, "B":9, "F":3} # Try it on a dictionary print(sorted(f, reverse=True)) # Descending print(sorted(())) # Ascending (default) Output: [9, 4, 3, 1] [3, 5, 8, 9] 19. 20 fonctions Python à connaître. rejoindre() La fonction join() vous permet de fusionner des éléments de chaîne dans une liste. Il vous suffit de spécifier un délimiteur et la liste cible pour l'utiliser: a = ["Python", "tutorial", "on", "MUO"] a = " "(a) print(a) Output: Python tutorial on MUO 20. remplacer() La méthode replace() de Python vous permet de remplacer certaines parties d'une chaîne par un autre caractère. C'est souvent pratique en science des données, en particulier lors du nettoyage des données. La méthode replace() accepte deux paramètres: le caractère remplacé et celui par lequel vous aimeriez le remplacer.

Par exemple, si une de vos colonnes contient une NaN (parce que la vraie valeur n'est pas connue), le résultat de toutes les opérations arithmétiques qui impliquent cette valeur (comme la moyenne de la colonne) sera NaN, sauf si vous prenez soin de ne pas prendre en compte cette valeur (Pandas le fait, par exemple sur la colonne age, dans notre exemple). Le traitement à des valeurs manquantes est abordé dans un autre cours. Nous allons simplement voir deux opérations à appliquer aux NaN. La première consiste à remplacer les NaN par d'autres valeurs. Cette opération s'effectue grâce à la fonction fillna. Regardons son application sur la colonne age. (10) 0 22. 0 1 38. Fonction min max python 2. 0 2 26. 0 3 35. 0 4 35. 0 5 NaN 6 54. 0 7 2. 0 8 27. 0 9 14. 0 Name: age, dtype: float64 (value={"age": 0})(10) Renvoie un DataFrame où toutes les NaN dans la colonne age on été remplacés par 0. 0 22. 0 5 0. 0 Name: age, dtype: float64 Nous aurions aussi pu remplir les NaN par les valeurs précédentes: (method="pad")(10) 0 22.

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