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Et si c'était un bien neuf?
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fonctions de calcul Les fonctions de calcul max() / min() Retourne la valeur la plus élévée pour max() et la plus basse pour min() v = max([1, 3, 2, 6, 99, 1]); print (v) v = min(1, 4, 6, 12, 1); print (v) randint() Retourne un int aléatoire. import random v = random. randint(1, 11); print (v) random():Retourne une valeur aléatoire. randint(); print (v) round(number): Arrondi un nombre. print (round(1. 2)) # donne 1 sum(... ) Additionne les valeurs d'un élément itérable. sum ([ 1, 2, 3]) # donne 6 (x): Renvoie la partie entière par excès de x import math v = math. ceil (1. 3); print (v) # donne 2 (x): Renvoie la valeur absolue de x. math. factorial ( x): Renvoie la factorielle de x sous forme d'entier math. floor ( x): Renvoie la partie entière (par défaut) de x (4. 9) # donne 4 math. fmod ( x, y): donne le reste de la division de x par y (11, 4) # donne 3 math. sqrt ( x): Renvoie la racine carrée de x. pi: donne la constante mathématique π = 3. Fonction min max python 2. 14... -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ex1: Écrire une fonction cube qui retourne le cube d'un nombre donné, puis écrire une autre fonction volumeSphere qui calcule le volume d'une sphère de rayon R fourni en argument et qui utilise la fonction cube.

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Moyenne pondérée avec un dataframe: si df = Frame({'G': ['a', 'a', 'b', 'b', 'b'], 'val': [1, 2, 3, 4, 5], 'w': [2, 3, 1, 2, 4]}) oupby('G')(lambda x: numpy. average(x['val'], weights = x['w'])). reset_index() renvoie ici: G 0 0 a 1. 600000 1 b 4. 428571 Transformer un dataframe pour avoir des moyennes par ligne ou par colonne à 0: enlever à chaque ligne la moyenne de la ligne: ((axis = 1), axis = 0) enlever à chaque colonne la moyenne de la colonne: ((axis = 0), axis = 1) (mais (()) suffit). normaliser que pour chaque ligne ait la même somme: ((axis = 1), axis = 0) Quand on fait la somme d'un dataframe par colonne: le résultat est une series. pour avoir un dataframe avec les mêmes colonnes qu'à l'origine: Frame({'sum': ()). transpose() (l'index de la ligne sera donc 'sum'). Index du maximum: (): renvoie une Série qui donne pour chaque colone l'index où la valeur est minimale. Fonction min max python.org. (axis = 1): renvoie une Série qui donne pour ligne la colonne où la valeur est minimale. : même chose pour le max.

Le nombre exact d'années nous intéressant peu, nous regrouperons les âge en deux catégories, grâce à la fonction cut. (inplace=True) age = (titanic['age'], [0, 18, 80]) titanic. pivot_table('survived', ['sex', age], 'class') Le résultat est un DataFrame multi-indexé: Agrégation à plusieurs niveaux Remarquez les deux niveaux d'indexation à gauche. Voilà. J'espère que vous avez une meilleure idée des capacités de Pandas. Manipulez les données contenues dans vos DataFrames - Découvrez les librairies Python pour la Data Science - OpenClassrooms. Dans le chapitre suivant, vous allez voir comment effectuer des opérations d'algèbre linéaires (comme dans le langage SQL) sur les DataFrames.