Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour supprimer toutes les lignes, sauf certaines, d’un DataFrame pandas : Méthode 1 : supprimer toutes les lignes, sauf celles avec une valeur spécifique dans la colonne #drop all rows except where team column is equal to...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour obtenir un nom de colonne par position d’index dans les pandas : Méthode 1 : obtenir un nom de colonne par position d’index #get column name in index position 2 colname = df.columns[2] Méthode 2 :...
Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour utiliser un groupby avec plusieurs agrégations dans les pandas : df.groupby('team').agg( mean_points=('points', np.mean), sum_points=('points', np.sum), std_points=('points', np.std)) Cette formule particulière regroupe les lignes du DataFrame par la variable appelée team puis calcule plusieurs...
Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour combiner des lignes avec les mêmes valeurs de colonne dans un DataFrame pandas : #define how to aggregate various fields agg_functions = {'field1': 'first', 'field2': 'sum', 'field': 'sum'} #create new DataFrame by combining...
Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour réinitialiser un index d’un DataFrame pandas après avoir utilisé la fonction dropna() pour supprimer les lignes avec des valeurs manquantes : df = df.dropna().reset_index(drop=True) L’exemple suivant montre comment utiliser cette syntaxe dans la...
Vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour sélectionner des lignes entre deux dates spécifiques dans un DataFrame pandas : df[df.date.between('2022-01-02', '2022-01-06')] Cet exemple particulier sélectionne toutes les lignes du DataFrame entre le 02/01/2022 et le 06/01/2022. L’exemple suivant montre comment utiliser cette...
Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour répliquer chaque ligne d’un DataFrame pandas un certain nombre de fois : #replicate each row 3 times df_new = pd.DataFrame(np.repeat(df.values, 3, axis=0)) Le nombre dans le deuxième argument de la fonction NumPy repeat()...
La méthode assign() peut être utilisée pour ajouter de nouvelles colonnes à un DataFrame pandas. Cette méthode utilise la syntaxe de base suivante : df.assign(new_column = values) Il est important de noter que cette méthode affichera uniquement le nouveau DataFrame sur la...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour imprimer une colonne d’un DataFrame pandas : Méthode 1 : imprimer la colonne sans en-tête print(df['my_column'].to_string(index=False)) Méthode 2 : imprimer la colonne avec en-tête print(df[['my_column']].to_string(index=False)) Les exemples suivants montrent comment utiliser chaque méthode en pratique avec le DataFrame pandas...
Une erreur que vous pouvez rencontrer lors de l’utilisation de Python est : ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation' Cette erreur se produit généralement lorsque vous tentez d’importer la fonction train_test_split depuis sklearn en utilisant la ligne suivante : from sklearn.cross_validation import train_test_split Cependant,...
