Manipulation Des Données Avec Pandas / Médaille Arbre De Vie Or Blanc.Com

Thu, 27 Jun 2024 19:16:33 +0000
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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. 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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> Modules non standards > Pandas > Introduction à Pandas Pandas est une librairie python qui permet de manipuler facilement des données à analyser: manipuler des tableaux de données avec des étiquettes de variables (colonnes) et d'individus (lignes). ces tableaux sont appelés DataFrames, similaires aux dataframes sous R. on peut facilement lire et écrire ces dataframes à partir ou vers un fichier tabulé. on peut faciler tracer des graphes à partir de ces DataFrames grâce à matplotlib. Pour utiliser pandas: import pandas Copyright programmer en python, tutoriel python, graphes en python, Aymeric Duclert

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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. 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. 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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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. 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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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. 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().

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. Lorsque nous utilisons date_range, nous devons toujours spécifier la date de début et de fin.

Référence Matière: Or blanc 18 carats Motif: Arbre Médaille arbre de vie en or blanc et nacre blanche, pour fille ou garçon. Originale et précieuse, cette médaille fera un cadeau de baptême très tendance. Personnalisation * champs requis En achetant ce produit vous pouvez gagner jusqu'à 2, 80 € grâce à notre programme de fidélité. Votre panier totalisera 2, 80 € qui pourront être convertis en bon de réduction. Médaille arbre de vie or blanc wikipedia. En savoir plus UNE MÉDAILLE ARBRE DE VIE COMME CADEAU DE BAPTêME La médaille arbre de vie de la marque La Fée Galipette est une médaille poétique destinée aux enfants dès leur plus jeune âge, et qu'ils pourront porter longtemps. L'arbre est réalisé en or blanc 18 carats et repose sur une nacre blanche, qui apparaît en détouré. Deux petits oiseaux sur leur branche viennent agrémenter ce modèle délicat. La nacre est de belle facture et permet de graver un texte au verso, le prénom et la date du baptême par exemple. L'arbre de vie est un thème de plus en plus prisé parmi les médailles de baptême.

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Ce modèle de la Fée Galipette est très original tout en étant précieux. Médaille arbre de vie et colombe - Or Blanc. Il conviendra aussi bien à une fille qu'à un garçon. Il existe également en or jaune, pour un look plus classique. DESCRIPTIF DE LA MÉDAILLE ARBRE DE VIE OR BLANC NACRE BLANCHE Médaille arbre de vie en or blanc 18 carats Diamètre: 16, 6 mm Poids: environ 0, 83 gr Motif au recto de la médaille: arbre de vie et ses deux oiseaux en or blanc, sur fond de nacre blanche Verso en nacre blanche lisse: possibilité de faire graver un prénom et/ou une date Médaille livrée dans l'écrin estampillé La Fée Galipette, une jolie boîte bleue Bijou made in France, dans les ateliers lyonnais de la marque Vous aimerez aussi

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Symbole universellement connu, l'arbre de vie, à découvrir sur cette jolie médaille de baptême en or blanc, est cité dans bon nombre d'histoires et de légendes. Symbole de vie éternelle pour les chrétiens il est dépeint dans le livre de la Genèse comme l'arbre central du Jardin d'Eden, un arbre dont les fruits auraient tenté Adam et Eve! Cette médaille, accompagnée de son certificat d'authenticité, est fabriquée en France et présentée dans un bel écrin avec un joli sac. Achat Médaille Arbre de vie en or blanc. Notre artisan peut personnaliser cette médaille au verso en gravant un prénom et une date.

Expédié en 7 à 12 jours détails Satisfait ou remboursé pendant 30 jours Ce bijou est certifié Bénéficiez d'un bon de 9, 00 € sur un prochain achat Caractéristiques Référence Ocarat #45844 Marque Argyor Catégorie Médaille Genre Enfant, Femme, Homme, Mixte Matière Or Blanc Qualité de la matière Or 18 K Couleur Gris Garantie 2 ans Labels Revendeur Officiel Fabrication Espagne Poids du métal 1, 35 g Rhodiage Oui Diamètre 17, 00 mm Style Floral Collection Arbre de Vie Description Ocarat vous présente cette ravissante médaille en or blanc 18 carats de la marque espagnole Argyor. Symbolique et personnel, ce bijou est parfait pour célébrer un baptême ou une communion. Au centre de la médaille figure un arbre de vie. Médaille Arbre de Vie Grand Feuillage or Blanc 18K - Argyor - Ocarat. Ce dernier incarne l'épanouissement de la vie. En effet, les racines représentent les origines de la vie et les branches, les accomplissements. L'arbre de vie ainsi que les contours de la médaille ont une finition polie tandis que le fond de la médaille a une finition satinée avec un effet mat qui apporte de la luminosité au bijou.