Courroie Compresseur Mecafer — Ajouter Une Colonne Dataframe Python Tutorial

Fri, 28 Jun 2024 17:59:38 +0000
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Vérifiez qu'il s'agit de la bonne référence de machine avec la plaque signalétique directement sur votre matériel. Référence 425068 Référence fabriquant A6CC304TEO108 Nom commercial BRICO 8 Type Compresseurs 24 litres Marque MECAFER Cherchez votre pièce par référence et commandez Produit Stock Livraison Prix Départ immédiat 15 jours 16. 90 € En stock 15 jours 27. 90 € En stock 15 jours 19. 90 € En stock 15 jours 17. 90 € En stock 15 jours 14. 90 € En stock 15 jours 24. 90 € En stock 15 jours 15 € En stock 15 jours 14. 66 € En stock 15 jours 29. 90 € En stock 15 jours 16. 90 € En stock 15 jours 22. 64 € En stock 15 jours 27. Courroies de rechange MECAFER. 90 € Stock épuisé 24 résultats Consultez la vue éclatée et trouvez votre pièce La pièce que vous recherchez n'est pas encore référencée sur notre site. Pas de panique! Faites une demande à notre atelier afin que nos techniciens puissent la rechercher pour vous. N'oubliez pas de joindre une photo de votre machine et de sa plaque signalétique. Nous vous tiendrons informés afin que vous puissiez passer votre commande en ligne une fois la pièce trouvée.

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Saisissez les caractères que vous voyez ci-dessous Désolés, il faut que nous nous assurions que vous n'êtes pas un robot. Pour obtenir les meilleurs résultats, veuillez vous assurer que votre navigateur accepte les cookies. Courroie compresseur mecafer sur. Saisissez les caractères que vous voyez dans cette image: Essayez une autre image Conditions générales de vente Vos informations personnelles © 1996-2015,, Inc. ou ses filiales.

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réductions booléennes: (df > 0)(): renvoie une série avec un élément par colonne qui est True si toutes les valeurs sont > 0 (df > 0)(): renvoie une série avec un élément par colonne qui est True si une des valeurs est > 0 on peut aussi faire l'évaluation par ligne: (df > 0)(axis = 1) on peut réduire un dataframe à une seule valeur booléenne, par exemple: (df > 0)()(): true si toutes les valeurs sont > 0 (pareil avec any ou une combinaison de any et all). attention, si un dataframe contient des NaN, (df == df)()() est False! Ajouter une colonne dataframe python 1. par contre, il y a une méthode equals: (df2): renvoie True si les 2 dataframes ont mêmes valeurs, même si elles ont des NaN (au même endroit bien sûr). Opérations sur tout le dataframe avec une ligne ou une colonne: (df['A'], axis = 1): pour ajouter une colonne à toutes les autres. idem avec sub(), mul(), div() pour les autres opérations. ([0], axis = 1): pour l'ajout d'une ligne à toutes les autres. Pour enlever la moyenne d'une colonne ou d'une ligne à un dataframe: par colonne, c'est facile: df - () par ligne: ((axis = 1), axis = 0) on peut faire le même genre d'opérations avec sub, mul, div, pow et mod Pour normaliser un dataframe pour que la somme de chaque colonne soit identique: df2 = (() / (), axis = 1) Trouver les valeurs uniques de plusieurs colonnes: oupby(['A', 'B'])().

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Voyons comment ajouter de nouvelles colonnes à DataFrame existant dans Pandas. Il existe plusieurs façons d'accomplir cette tâche. Méthode n ° 1: en déclarant une nouvelle liste sous forme de colonne. import pandas as pd data = { 'Name': [ 'Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'], 'Height': [ 5. 1, 6. Fonction Pandas DataFrame DataFrame.merge() | Delft Stack. 2, 5. 1, 5. 2], 'Qualification': [ 'Msc', 'MA', 'Msc', 'Msc']} df = Frame(data) address = [ 'Delhi', 'Bangalore', 'Chennai', 'Patna'] df[ 'Address'] = address df Production: Notez que la longueur de votre liste doit correspondre à la longueur de la colonne d'index, sinon elle affichera une erreur. Méthode n ° 2: en utilisant () Cela donne la liberté d'ajouter une colonne à n'importe quelle position que nous aimons et pas seulement à la fin. Il fournit également différentes options pour insérer les valeurs de colonne. ( 2, "Age", [ 21, 23, 24, 21], True) Méthode n ° 3: Utilisation de la méthode () Cette méthode créera une nouvelle trame de données avec une nouvelle colonne ajoutée à l'ancienne trame de données.

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HowTo Python Pandas Howtos Comment renommer des colonnes dans Pandas DataFrame Créé: June-20, 2020 | Mise à jour: February-25, 2021 Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode lumns Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode () Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode t_axis() Souvent, nous devons manipuler les noms de colonnes dans l'analyse des données. Dans cet article, nous allons explorer différentes méthodes pour manipuler / renommer les noms de colonne pour un panadas déjà défini DataFrame. Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode lumns Cette méthode est assez simple et vous permet de renommer directement les colonnes.

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Nous pouvons utiliser cette méthode pour créer une colonne DataFrame basée sur des conditions données dans les Pandas lorsque nous avons deux conditions ou plus.

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La solution consiste donc soit à convertir cela en plusieurs affectations à une seule colonne, soit à créer un DataFrame approprié pour le côté droit. Voici plusieurs approches qui vont travailler: import numpy as np df = pd. DataFrame ({ 'col_1': [ 0, 1, 2, 3], 'col_2': [ 4, 5, 6, 7]}) Puis l'un des éléments suivants: 1) Trois affectations en une, en utilisant le déballage de liste: df [ 'column_new_1'], df [ 'column_new_2'], df [ 'column_new_3'] = [ np. nan, 'dogs', 3] 2) DataFrame développe commodément une seule ligne pour correspondre à l'index, vous pouvez donc le faire: df [[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = pd. Créer une colonne de DataFrame en fonction d'une condition donnée dans Pandas | Delft Stack. DataFrame ([[ np. nan, 'dogs', 3]], index = df. index) 3) Créez un bloc de données temporaire avec de nouvelles colonnes, puis combinez-le avec le bloc de données d'origine plus tard: df = pd. concat ( [ df, pd. DataFrame ( [[ np. nan, 'dogs', 3]], index = df. index, columns =[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'])], axis = 1) 4) Similaire au précédent, mais en utilisant à la join place de concat (peut être moins efficace): df = df.

7. Au lieu de cela, j'ai trouvé cela fonctionne: mydf = index(columns = (, ['newcol1', 'newcol2']).