Comment utiliser la fonction Pandas head() (avec exemples)
Vous pouvez utiliser la fonction head() pour afficher les n premières lignes d’un DataFrame pandas.
Cette fonction utilise la syntaxe de base suivante :
df.head()
Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe en pratique avec le DataFrame pandas suivant :
import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29], 'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], 'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) #view DataFrame df points assists rebounds 0 25 5 11 1 12 7 8 2 15 7 10 3 14 9 6 4 19 12 6 5 23 9 5 6 25 9 9 7 29 4 12
Exemple 1 : Afficher les 5 premières lignes de DataFrame
Par défaut, la fonction head() affiche les cinq premières lignes d’un DataFrame :
#view first five rows of DataFrame
df.head()
points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
Exemple 2 : Afficher les n premières lignes de DataFrame
Nous pouvons utiliser l’argument n pour afficher les n premières lignes d’un DataFrame pandas :
#view first three rows of DataFrame
df.head(n=3)
points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
Exemple 3 : Afficher les n premières lignes d’une colonne spécifique
Le code suivant montre comment afficher les cinq premières lignes d’une colonne spécifique dans un DataFrame :
#view first five rows of values in 'points' column
df['points'].head()
0 25
1 12
2 15
3 14
4 19
Name: points, dtype: int64
Exemple 4 : Afficher les n premières lignes de plusieurs colonnes
Le code suivant montre comment afficher les cinq premières lignes de plusieurs colonnes spécifiques dans un DataFrame :
#view first five rows of values in 'points' and 'assists' columns
df[['points', 'assists']].head()
points assists
0 25 5
1 12 7
2 15 7
3 14 9
4 19 12
Ressources additionnelles
Les didacticiels suivants expliquent comment exécuter d’autres fonctions courantes dans les pandas :
Comment sélectionner des lignes uniques dans Pandas
Comment mélanger les lignes dans un DataFrame Pandas
Comment obtenir l’index des lignes dont la colonne correspond à la valeur dans Pandas