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.
Lorsque vous utilisez la fonction pandas groupby() pour regrouper par une colonne et calculer la valeur moyenne d’une autre colonne, les pandas ignoreront les valeurs NaN par défaut. Si vous souhaitez plutôt afficher NaN s’il y a des valeurs NaN présentes...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes avec les fonctions groupby() et size() dans pandas pour compter le nombre d’occurrences par groupe : Méthode 1 : compter les occurrences regroupées par une variable df.groupby('var1').size() Méthode 2 : compter les occurrences regroupées par plusieurs variables df.groupby(['var1', 'var2']).size() Méthode...
Vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour utiliser la fonction groupby() dans pandas afin de regrouper une colonne par plage de valeurs avant d’effectuer une agrégation : df.groupby(pd.cut(df['my_column'], [0, 25, 50, 75, 100])).sum() Cet exemple particulier regroupera les lignes du DataFrame selon...
Il existe trois méthodes que vous pouvez utiliser pour compter le nombre de mots dans une chaîne dans R : Méthode 1 : utiliser Base R lengths(strsplit(my_string, ' ')) Méthode 2 : utiliser le package stringi library(stringi) stri_count_words(my_string) Méthode 3 : utiliser le package...
Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante avec la fonction strsplit() dans R pour diviser une chaîne en morceaux basés sur plusieurs délimiteurs : strsplit(my_string , '[,& ]+') Cet exemple particulier divise la chaîne appelée my_string chaque fois qu’elle rencontre l’un...
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour rechercher des valeurs uniques, puis les trier dans R : Méthode 1 : trouver des valeurs uniques dans un vecteur et les trier #get unique values sorted in ascending order sort(unique(data)) Méthode 2 : rechercher des lignes uniques...
Vous pouvez utiliser la fonction décrire() pour générer des statistiques descriptives pour les variables dans un DataFrame pandas. Pour supprimer la notation scientifique dans la sortie de la fonction décrire() , vous pouvez utiliser les méthodes suivantes : Méthode 1 : supprimer la notation...
Vous pouvez utiliser la fonction décrire() pour générer des statistiques descriptives pour les variables dans un DataFrame pandas. Par défaut, pandas calcule les 25e, 50e et 75e centiles pour les variables. Cependant, vous pouvez utiliser l’argument centiles dans la fonction décrire()...
Vous pouvez utiliser la fonction décrire() pour générer des statistiques descriptives pour les variables dans un DataFrame pandas. Par défaut, la fonction décrire() calcule les métriques suivantes pour chaque variable numérique d’un DataFrame : count (nombre de valeurs) moyenne (valeur moyenne) std...
Par défaut, la fonction décrire() dans pandas calcule des statistiques descriptives pour toutes les variables numériques d’un DataFrame. Cependant, vous pouvez également utiliser les méthodes suivantes pour calculer des statistiques descriptives pour les variables catégorielles : Méthode 1 : calculer des statistiques descriptives...
