Manipulation Des Données Avec Panda.Org, Linge Basque Ancien

Sat, 01 Jun 2024 01:51:21 +0000
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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. Introduction à Pandas. 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().

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Elle accepte un paramètre 'bfill' ou 'ffill'. En place: Cette option accepte une déclaration conditionnelle. Si elle est vraie, elle modifie le DataFrame de façon permanente. Sinon, elle ne le fait pas. Manipulation des données avec pandas drop. Avant de commencer, assurez-vous d'installer pandas dans votre environnement virtuel Python en utilisant pip dans votre terminal: pip install pandas Ensuite, dans le script Python, nous allons créer un DataFrame d'entraînement et insérer des valeurs nulles (Nan) dans certaines lignes: import pandas df = Frame({'A': [0, 3, None, 10, 3, None], 'B': [Aucun, Aucun, 7. 13, 13. 82, 7, 7], 'C': [Aucun, « Pandas », Aucun, « Pandas », « Python », « JavaScript »]}) Maintenant, regardez comment vous pouvez remplir ces valeurs manquantes en utilisant les différentes méthodes disponibles dans Pandas. Remplir les valeurs manquantes avec la moyenne, la médiane ou le mode Cette méthode consiste à remplacer les valeurs manquantes par des moyennes calculées. Le remplissage des données manquantes avec une valeur moyenne ou médiane est applicable lorsque les colonnes concernées ont des types de données entiers ou flottants.

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Numpy: bibliothèque python de bas niveau utilisée pour le calcul scientifique: Permet notamment de travailler avec des tableaux et matrices multidimensionnels et volumineux homogènes (c'est-à-dire de même type). Dont l'objet principal est le ndarray (un type de tableau à N dimensions) Pandas: package de manipulation de données pour manipuler des données de haut niveau construits sur numpy La série est le principal élément constitutif des pandas. Une série est un tableau unidimensionnel basé sur numpy ndarray. Dans un dataframe, une série correspond à une colonne. Comment remplir les données manquantes à l'aide de Python pandas. Un dataframe est un tableau de données étiquetée en 2 dimensions dont les colonnes sont constituées par un ndarray, une série ou un autre dataframe. Numpy Numpy est le package incontournable pour effectuer du calcul scientifique en python, en facilitant notamment la gestion des tableaux et des matrices de grande dimension. La documentation officielle est disponible via ce lien. Numpy permet de manipuler des arrays ou des matrices, pouvant être par exemple construites à partir d'arrays.

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replace([], df['C']()[0], inplace=True) print(df) Remplir les données manquantes avec interpolate() La fonction interpolate() utilise les valeurs existantes dans le DataFrame pour estimer les lignes manquantes. Exécutez le code suivant pour voir comment cela fonctionne: Interpoler à rebours sur la colonne: erpolate(method ='linear', limit_direction ='backward', inplace=True) Interpoler en avant sur la colonne: erpolate(method ='linear', limit_direction = 'forward', inplace=True) Traitez les lignes manquantes avec précaution Bien que nous n'ayons envisagé que le remplissage des données manquantes avec des valeurs par défaut comme les moyennes, le mode et d'autres méthodes, il existe d'autres techniques pour fixer les valeurs manquantes. Les data scientists, par exemple, suppriment parfois ces lignes manquantes, selon le cas. (PDF) Python : Manipulation des données avec Pandas Chargement et description des données Librairie Pandas -Options et version | seynabou diop - Academia.edu. En outre, il est essentiel de réfléchir de manière critique à votre stratégie avant de l'utiliser. Sinon, vous risquez d'obtenir des résultats d'analyse ou de prédiction indésirables.

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Le site fournit aussi un large éventail d'exemples. Manipulation des données avec pandas. App 1: Charger pandas App 2: Lire les données de population du fichier Excel et afficher les 4 premières lignes NB: Même s'il reste préférable d'opter pour un autre format que celui de SAS, pandas offre toutefois la possibilité de gérer le format sas7bdat avec la fonction read_sas. Voici un exemple de code qui utilise cette fonction: import pandas as pd data = pd. read_sas( "s7bdat", format = "sas7bdat", encoding = 'utf8') data. head( 2) App 3: Afficher les dimensions de la table pop App 4: Afficher les nom de colonnes de la table pop App 5: Lire les données de population du fichier csv et afficher les 2 premières lignes App 6: Compter le nombre de valeurs na et non na pour la variable "comparent" App 7: Afficher la fréquence de chaque modalité de la variable "typecom" App 8: Afficher le type des variables de la table communes App 9: Si aucun typage n'a été imposé dans le read_csv, on constate que les régions (reg) sont considérées comme float alors que les départements (dep) sont considérés comme un objet.

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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. Manipulation des données avec pandas de la. 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.

Un array correspond à un tableau de valeurs du même type. Les opérations mathématiques sont facilitées par un ensemble de fonctions accessibles dans le package numpy. Le site offre un large panorama des fonctionnalités de numpy. NB: L' alias np est très souvent utilisé pour désigner numpy Petit rappel: en python, les indices commencent à zéro.

En pénétrant dans l'atelier de tissage, le visiteur est plongé dans l'univers rythmé des métiers à tisser de l'ourdissoir et autres machines mécaniques. Il y admire les gestes ancestraux des tisserands au milieu des entrelacs de fils de coton et de lin multicolores (jusqu'à 5 500 fils pour un tissu de 1, 80 m de largeur). Toutes les collections sont tissées en coton biologique certifié GOTS. Un engagement pour une fabrication socialement responsable et respectueuse de l'environnement. Lartigue 1910 a rejoint en 2017 le cercle fermé des entreprises distinguées par le Label EPV. Cette récompense mise en place par l'État distingue des entreprises françaises aux savoir-faire artisanaux et industriels d'excellence. En 2020, Lartigue 1910 obtient l'Indication Géographique linge basque. L' IG distingue un produit originaire d'une zone géographique déterminée, qui possède des qualités, une notoriété ou des caractéristiques liées à ce lieu d'origine. Une véritable reconnaissance qui donne à ce tisserand emblématique une nouvelle raison de brandir fièrement ses rayures!

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Pour sortir des traditionnelles mantes à boeufs, la marque à été la première à utiliser la technique du "Jacquard" pour créer des collections uniques, modernes et colorées. Visitez le site internet de Tissage Moutet: Ona Tiss, le tissage traditionnel En 1949 est née l'entreprise Ona Tiss. A l'origine ce tisserand proposait de la toile à espadrilles et du linge d'office. Dans les années 1980, l'entreprise s'ouvre au marché du linge de maison et propose une collection plus approfondie. Visitez le site internet de Ona Tiss: Lartigue 1910, le linge basque revisité Avec ses 30 modèles de toile basque, Lartigue 1910 propose du linge de maison alliant couleurs, élégance et originalité, une collection conçue pour tous les goûts et tous les styles d'intérieur. Tous les articles sont « garantis d'origine », puisque tissés et confectionnés sur place dans les ateliers de Bidos et d'Ascain, avec des fibres naturelles nobles, dans le respect des traditions. Visitez le site internet de Lartigue 1910: Les derniers tisserands de linge basque à la conquête de l'IGP La loi sur la consommation portée par Benoît Hamon et votée le 17 mars 2014 prévoit l'extension des indications géographiques aux produits manufacturés.

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Savoir-faire tiré de maîtres artisans du XVIe siècle, le linge basque doit tout son charme à cette plante écologique qu'est le lin. Naturellement présent sur le territoire béarnais et basque, il est devenu la matière première phare des artisans tisserands. Mante, vêtement, linge de maison, l'utilisation du lin tissé n'a cessé de se développer au fil des années. Des origines à aujourd'hui, récit d'un textile traditionnel devenu populaire. Se déplaçant de ferme en ferme, les tisserands itinérants utilisaient la récolte de lin afin de couvrir les besoins des paysans. Ils leur confectionnaient essentiellement des habits, du linge de maison et des couvertures pour les bœufs, les mantes. Symbole d'appartenance sociale, ces grandes pièces en toile de lin agrémentées de rayures, étaient apposées sur le dos des bêtes contre la chaleur et les parasites. Disposées de chaque côté en symétrie, sept rayures plus ou moins larges y figuraient. Plus elles étaient grosses, plus cela demandait de teinture, ce qui indiquait la richesse du foyer.

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Jusqu'alors, seules les productions agricoles pouvaient obtenir une IGP ou une AOP. Les entreprises labellisées pourront ainsi mieux défendre leur savoir-faire ancestral, notamment à l'export. Les producteurs de linge basque entendent bien se battre pour obtenir l'IGP, un outil indispensable pour défendre la production locale, face à une concurrence étrangère toujours plus virulente. Cet article vous a plu? Partagez-le!

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