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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))
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Avant de manipuler le dataframe avec des pandas, nous devons comprendre ce qu'est la manipulation de données. Les données dans le monde réel sont très désagréables et non ordonnées. Par conséquent, en effectuant certaines opérations, nous pouvons rendre les données compréhensibles en fonction de nos besoins. Ce processus de conversion de données non ordonnées en informations significatives peut être effectué par manipulation de données. Ici, nous allons apprendre à manipuler des dataframes avec des pandas. Introduction à Pandas. Pandas est une bibliothèque open source qui est utilisée de la manipulation de données à l'analyse de données et est un outil très puissant, flexible et facile à utiliser qui peut être importé en utilisant import pandas as pd. Les pandas traitent essentiellement des données dans des array 1D et 2D; Bien que les pandas gèrent ces deux différemment. Dans les pandas, les array 1D sont indiqués comme une série et une trame de données est simplement un array 2D. L'ensemble de données utilisé ici est.
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Approches méthodologiques et transversales sur les questions de genre et d'ethnicité By Christian Culas, Stéphane Lagrée, François Roubaud, and Christophe Gironde Représentations liées aux catégories de sexe chez les enfants en contexte scolaire By Séverine Ferrière and Aurélie Lainé
Fusion de DataFrames à l'aide de merge(), les arguments passés sont les dataframes à fusionner avec le nom de la colonne. df1 = ad_csv("") merged_col = (df, df1, on='Name') merged_col Un argument supplémentaire 'on' est le nom de la colonne commune, ici 'Name' est la colonne commune donnée à la fonction merge(). df est la première trame de données et df1 est la deuxième trame de données à fusionner. Manipulation des données avec pandas 3. Renommer les colonnes de dataframe à l'aide de rename(), les arguments passés sont les colonnes à renommer et à mettre en place. country_code = (columns={'Name': 'CountryName', 'Code': 'CountryCode'}, inplace=False) country_code Le code 'inplace = False' signifie que le résultat serait stocké dans un nouveau DataFrame au lieu de l'original. Création manuelle d'un dataframe: student = Frame({'Name': ['Rohan', 'Rahul', 'Gaurav', 'Ananya', 'Vinay', 'Rohan', 'Vivek', 'Vinay'], 'Score': [76, 69, 70, 88, 79, 64, 62, 57]}) # Reading Dataframe student Trier le DataFrame à l'aide de la méthode sort_values().
370 produits Moyenne des notes de ces articles: ( 130 avis) Tout effacer Effacer Appliquer Filtre Type Couverture bébé Prix Moins de 30 € (101) Entre 30 et 35 € (74) Entre 35 et 45 € (78) Entre 45 et 60 € (67) Plus de 60 € (50) Trier par Prix croissant Prix décroissant Note croissante Note décroissante 49 € Plus que 1 en stock 54. 90 € -30% 38. 43 € Plus que 2 avant rupture définitive 57. Couverture en laine de mouton isolante en wallonie. 95 € Plus que 1 en stock 34. 90 € Plus que 1 en stock 50. 95 € Plus que 1 en stock
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