La combinaison de value_counts() avec l'option graphique à barres permet une visualisation rapide des caractéristiques de catégorie. Dans le code ci-dessous, je regarde la distribution du thal (une mesure du flux sanguin vers le cœur) en utilisant cette méthode. Manipulation de données pour l'apprentissage automatique avec Pandas | Cadena Blog. import as plt% matplotlib lue_counts()()
En utilisant la fonction groupby, nous pouvons tracer la pression restante moyenne par slope_of_peak_exercise_st_segment. oupby("slope_of_peak_exercise_st_segment")()(kind='bar')
Les tableaux croisés dynamiques Pandas peuvent également être utilisés pour fournir des visualisations de données agrégées. Ici, je compare le sérum_cholestérol_mg_per_dl moyen par type de poitrine et la relation avec la maladie cardiaque. Transformation d'entités
Pandas possède également un certain nombre de fonctions qui peuvent être utilisées pour la plupart des transformations d'entités que vous devrez peut-être entreprendre. Par exemple, les bibliothèques d'apprentissage automatique les plus couramment utilisées exigent que les données soient numériques.
Manipulation Des Données Avec Pandas En
Numpy: bibliothèque python de bas niveau utilisée pour le calcul scientifique:
Permet notamment de travailler avec des tableaux et matrices multidimensionnels et volumineux homogènes (c'est-à-dire de même type). Dont l'objet principal est le ndarray (un type de tableau à N dimensions)
Pandas: package de manipulation de données pour manipuler des données de haut niveau construits sur numpy
La série est le principal élément constitutif des pandas. Une série est un tableau unidimensionnel basé sur numpy ndarray. Dans un dataframe, une série correspond à une colonne. Un dataframe est un tableau de données étiquetée en 2 dimensions dont les colonnes sont constituées par un ndarray, une série ou un autre dataframe. Numpy
Numpy est le package incontournable pour effectuer du calcul scientifique en python, en facilitant notamment la gestion des tableaux et des matrices de grande dimension. 10 astuces Pandas qui rendront votre travail plus efficace. La documentation officielle est disponible via ce lien. Numpy permet de manipuler des arrays ou des matrices, pouvant être par exemple construites à partir d'arrays.
Manipulation Des Données Avec Pandas Saison
Cela peut souvent prendre beaucoup de temps, et je trouve que pandas donne accès à une grande variété de fonctions et d'outils, qui peuvent aider à rendre le processus plus efficace.
Manipulation Des Données Avec Pandas Read
rt_values(by=['Score'], ascending=True)
Trier le DataFrame à l'aide de plusieurs colonnes:
rt_values(by=['Name', 'Score'],
ascending=[True, False])
Création d'une autre colonne dans DataFrame, Ici, nous allons créer un pourcentage de nom de colonne qui calculera le pourcentage du score de l'étudiant en utilisant la fonction d'agrégation sum(). student['Percentage'] = (student['Score'] / student['Score']()) * 100
Sélection de lignes DataFrame à l'aide d'opérateurs logiques:
# Selecting rows where score is
# greater than 70
print(student[>70])
# Selecting rows where score is greater than 60
# OR less than 70
print(student[(>60) | (<70)])
Indexation & Slicing:
Ici, est la base de l'étiquette et est une méthode basée sur la position d'entier utilisée pour le découpage et l'indexation des données. # Printing five rows with name column only
# i. Manipulation des données avec pandas read. e. printing first 5 student names. print([0:4, 'Name'])
# Printing all the rows with score column
# only i. printing score of all the
# students
print([:, 'Score'])
# Printing only first rows having name,
# score columns i. print first student
# name & their score.
Nous pouvons faire varier la fréquence d'heures en minutes ou en secondes. Cette fonction vous aidera à virer l'enregistrement des données stockées par minute. Comme nous pouvons le voir dans la sortie, la longueur de l'horodatage est de 10081. N'oubliez pas que les pandas utilisent le type de données datetime64 [ns]. Code n ° 2:
print ( type (range_date[ 110]))
Nous vérifions le type de notre objet nommé range_date. Introduction à Pandas. Code n ° 3:
df = Frame(range_date, columns = [ 'date'])
df[ 'data'] = ( 0, 100, size = ( len (range_date)))
print (( 10))
données de date
0 01/01/2019 00:00:00 49
1 01/01/2019 00:01:00 58
2 01/01/2019 00:02:00 48
3 01/01/2019 00:03:00 96
4 01/01/2019 00:04:00 42
5 01/01/2019 00:05:00 8
6 01/01/2019 00:06:00 20
7 01/01/2019 00:07:00 96
8 01/01/2019 00:08:00 48
9 01/01/2019 00:09:00 78
Nous avons d'abord créé une série chronologique, puis converti ces données en dataframe et utilisons une fonction aléatoire pour générer les données aléatoires et cartographier sur la dataframe.
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est une coopérative de commerçants et la première enseigne française spécialisée dans la grande distribution essentiellement alimentaire. Tondeuse autoportée pas cher leclerc mobile. Le premier magasin a été ouvert par Édouard Leclerc en 1949 en Bretagne. Son concept est alors innovant: appliquer les prix de gros à la vente au détail pour proposer à ses clients des prix plus attractifs. D'ailleurs, l'objectif de l'enseigne reste le même depuis 70 ans, à savoir démocratiser la consommation et permettre à chacun d'accéder à tout ce dont il a besoin au quotidien aux prix les moins chers.
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