Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience de navigation, diffuser des publicités ou du contenu personnalisés et analyser notre trafic. En cliquant sur "Tout accepter", vous consentez à notre utilisation des cookies.
Personnaliser les préférences
Nous utilisons des cookies pour vous aider à naviguer efficacement et à exécuter certaines fonctions. Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur tous les cookies sous chaque catégorie de consentement.
Les cookies classés comme « Nécessaires » sont stockés sur votre navigateur car ils sont essentiels pour activer les fonctionnalités de base du site....
Toujours actif
Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.
Aucun cookie à afficher.
Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.
Aucun cookie à afficher.
Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Aucun cookie à afficher.
Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.
Aucun cookie à afficher.
Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour convertir une colonne de chaîne au format datetime dans un DataFrame pandas : Méthode 1 : convertir une colonne de chaîne en Datetime df['col1'] = pd.to_datetime(df['col1']) Méthode 2 : convertir plusieurs colonnes de chaîne en Datetime df[['col1',...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour supprimer plusieurs colonnes d’un DataFrame pandas : Méthode 1 : supprimer plusieurs colonnes par nom df.drop(columns=['col1', 'col2', 'col4'], inplace=True) Méthode 2 : supprimer les colonnes dans la plage par nom df.drop(columns=df.loc[:, 'col1':'col4'], inplace=True) Méthode 3 : supprimer plusieurs...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour additionner les lignes et les colonnes d’un tableau NumPy 2D : Méthode 1 : additionner les lignes du tableau NumPy arr.sum(axis=1) Méthode 2 : additionner les colonnes du tableau NumPy arr.sum(axis=0) Les exemples suivants montrent comment utiliser...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour découper un tableau NumPy 2D : Méthode 1 : sélectionner des lignes spécifiques dans le tableau NumPy 2D #select rows in index positions 2 through 5 arr[2:5, :] Méthode 2 : sélectionner des colonnes spécifiques dans le tableau NumPy...
Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour remplacer les valeurs négatives par zéro dans NumPy : my_array[my_array < 0] = 0 Cette syntaxe fonctionne avec les tableaux NumPy 1D et 2D. Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe dans...
Vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour convertir une colonne d’index d’un DataFrame pandas en un format datetime : df.index = pd.to_datetime(df.index) L’exemple suivant montre comment utiliser cette syntaxe dans la pratique. Exemple : convertir la colonne d’index en Datetime dans Pandas Supposons...
Il existe deux manières courantes de tracer les valeurs dans une série pandas : Méthode 1 : créer un tracé linéaire à partir d’une série pandas import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(my_series.index, my_series.values) Méthode 2 : Créer un histogramme à...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour rechercher la date la plus ancienne dans une colonne d’un bloc de données dans R : Méthode 1 : Rechercher la date la plus ancienne dans la colonne min(df$date_column) Méthode 2 : Rechercher la ligne avec la...
Vous pouvez utiliser la fonction as.Date() pour convertir une date/heure en date dans R. Cette fonction utilise la syntaxe de base suivante : df$date <- as.Date(df$datetime) L’exemple suivant montre comment utiliser cette syntaxe dans la pratique. Exemple : convertir Datetime en Date dans...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour extraire les valeurs p de la fonction lm() dans R : Méthode 1 : Extraire la valeur P globale du modèle de régression #define function to extract overall p-value of model overall_p <- function(my_model) { f...
