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Au moins 1. 000 mercenaires sont attendus, pour compenser les pertes russes. L'armée française a filmé ce qu'elle affirme être des mercenaires russes en train d'enterrer des corps près de la base de Gossi, dans le nord du Mali, dans le but selon elle d'accuser les Français d'avoir laissé un charnier derrière eux. Dans cette vidéo prise à l'aide d'un drone à laquelle l'AFP a eu accès jeudi soir, et que l'état-major français qualifie d' »attaque … Le weekend dernier un certain nombre de pilotes ont enchainé une épreuve de leur championnat national et le cross inter de Thomer la Sogne. Les 7 mercenaires streaming vf. Les Anglais sont partis de Foxhill, les Français de … Guns of the Magnificent Seven: Directed by Paul Wendkos. With George Kennedy, James Whitmore, Monte Markham, Reni Santoni. A Mexican revolutionary hires an American gunslinger to organize the rescue of their leader from a brutal Army prison. Regardez également dans la catégorie similaire

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Imprimons la valeur la mieux classée dans le dictionnaire ci-dessous à l'aide de la fonction max(): b = {1:"grape", 2:"apple", 3:"applesss", 4:"zebra", 5:"mango"} print(max(())) Output: zebra Le code ci-dessus classe les éléments du dictionnaire par ordre alphabétique et imprime le dernier. Utilisez maintenant la fonction max() pour voir le plus grand entier d'une liste: a = [1, 65, 7, 9] print(max(a)) Output: 65 7. Manipulez les données contenues dans vos DataFrames - Découvrez les librairies Python pour la Data Science - OpenClassrooms. min() La fonction min() fait le contraire de ce que max() fait: fruits = ["grape", "apple", "applesss", "zebra", "mango"] b = {1:"grape", 2:"apple", 3:"applesss", 4:"zebra", 5:"mango"} a = [1, 65, 7, 9] print(min(a)) print(min(())) Output: 1 apple 8. carte() Comme reduce(), la fonction map() vous permet d'itérer sur chaque élément d'un itérable. Cependant, au lieu de produire un seul résultat, map() opère indépendamment sur chaque élément. En fin de compte, vous pouvez effectuer des opérations mathématiques sur deux ou plusieurs listes à l'aide de la fonction map(). Vous pouvez même l'utiliser pour manipuler un tableau contenant n'importe quel type de données.

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5, 40. 5, 44., 1., 61., 56., 50., 36., 45. 5, 20. 5, 62., 41., 52., 63., 23. 5, 0. 92, 43., 60., 10., 64., 13., 48., 0. 75, 53., 57., 80., 70., 24. 5, 6., 0. 67, 30. Fonction min max python programming. 42, 34. 5, 74. ]) Mentionnons aussi l'excellente fonction describe. Elle donne des statistiques diverses (moyenne, maximum, minimum, etc. ) sur les données contenues dans chaque colonne: scribe(include="all") Description de titanic L'argument include="all" sert à inclure les colonnes non-numérique dans l'analyse. Cette fonction nous fournit pleins de données très utiles sur la répartition de nos données (minimum, maximum, moyenne, etc. ) Données manquantes Vous aurez remarqué, dans la sortie de la fonction describe, des valeurs NaN. C'est une valeur définie pour représenter quelque chose qui n'est pas un nombre (Not a Number) alors que son type l'exige. Par exemple, on obtient NaN si on demande à Pandas de calculer la moyenne d'une colonne de texte. Plus généralement, le résultat de toute opération impliquant une NaN est à son tour un NaN.

> Modules non standards > Pandas > Fonctions sur les dataframes Arrondir: (df, 2): arrondi à 2 chiffres significatifs on peut aussi faire: df['A'](4) Calcul de fonctions d'aggrégations sur un dataframe: on prend toujours le dataframe: df = Frame({'A': [1. 1, 2. 7, 5. 3], 'B': [2, 10, 9], 'C': [3. 3, 5. 4, 1. 5], 'D': [4, 7, 15]}, index = ['a1', 'a2', 'a3']) A B C D a1 1. 1 2 3. 3 4 a2 2. 7 10 5. 4 7 a3 5. 3 9 1. 5 15 (): renvoie une Series des moyennes de chaque colonne (en ignorant les NaN): A 3. 033333 B 7. 000000 C 3. 400000 D 8. 666667 (skipna = False): si il y a un NaN sur la ligne, la valeur sortie est NaN. Le défaut est True (axis = 1): calcule les moyennes par ligne plutôt que par colonne. fonctions similaires à mean: min, max median: la médiane. std: la déviation standard (écart-type) qui par défaut est normalisée avec N-1 (mais on peut le changer avec le paramètre ddof qui vaut 1 par défaut: (ddof = 0)). Fonctions sur les dataframes. var: la variance normalisée avec N-1 mad: la MAD. sum, prod: la somme, le produit.