Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour calculer les valeurs décalées par groupe dans un DataFrame pandas : Méthode 1 : calculer le décalage par un groupe df['lagged_values'] = df.groupby(['group'])['values'].shift(1) Méthode 2 : calculer le décalage par plusieurs groupes df['lagged_values'] = df.groupby(['group1', 'group2'])['values'].shift(1) Notez que...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour obtenir la valeur d’index de colonne à partir d’un nom de colonne dans pandas : Méthode 1 : obtenir l’index de colonne pour un nom de colonne df.columns.get_loc('this_column') Méthode 2 : obtenir l’index de colonne pour plusieurs noms de...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour obtenir les indices pour lesquels une condition est vraie dans NumPy : Méthode 1 : obtenir les indices où la condition est vraie dans le tableau NumPy #get indices of values greater than 10 np.asarray(my_array>10).nonzero() Méthode...
Le module statsmodels de Python offre une variété de fonctions et de classes qui vous permettent d’adapter divers modèles statistiques. L’exemple étape par étape suivant montre comment effectuer une régression logistique à l’aide des fonctions de statsmodels. Étape 1 : Créer les...
Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour convertir une liste en colonne dans un DataFrame pandas : df['new_column'] = pd.Series(some_list) L’exemple suivant montre comment utiliser cette syntaxe dans la pratique. Exemple : convertir une liste en colonne dans Pandas Supposons que...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour vérifier si une valeur particulière existe dans une colonne d’un DataFrame pandas : Méthode 1 : vérifier s’il existe une valeur dans la colonne 22 in df['my_column'].values Méthode 2 : vérifier si l’une des plusieurs valeurs existe dans la...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour calculer une valeur maximale glissante dans un DataFrame pandas : Méthode 1 : calculer le maximum glissant df['rolling_max'] = df.values_column.cummax() Méthode 2 : calculer le maximum glissant par groupe df['rolling_max'] = df.groupby('group_column').values_column.cummax() Les exemples suivants montrent comment utiliser chaque...
Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour créer une colonne dans un DataFrame pandas si elle n’existe pas déjà : df['my_column'] = df.get('my_column', df['col1'] * df['col2']) Cette syntaxe particulière crée une nouvelle colonne appelée my_column si elle n’existe pas déjà...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour convertir une matrice NumPy en tableau : Méthode 1 : utilisez A1 my_array = my_matrix.A1 Méthode 2 : utilisez Ravel() my_array = np.asarray(my_matrix).ravel() Les deux méthodes renvoient le même résultat, mais la seconde méthode nécessite simplement plus...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour supprimer toutes les colonnes, sauf certaines, d’un DataFrame pandas : Méthode 1 : utiliser des crochets doubles df = df[['col2', 'col6']] Méthode 2 : utilisez .loc df = df.loc[:, ['col2', 'col6']] Les deux méthodes suppriment toutes les...
