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N° TVA FR.
Croisiere Pacifique Princesse De La
A bord du Pacific Princess, vous trouverez de nombreux équipements comme la piscine au pont 9, entourée de bains à remous, ainsi que 2 SPAS dont le Lotus SPA qui propose des massages. Au pont 10, vous pourrez vous restaurer au restaurant italien Sabatini, où vous profiter de la cuisine italienne ou boire un verre au bar avec comptoir en marbre. Sur le même pont, le steakhouse Sterling, cuisine des steacks d'ingrédients de qualité, ou des fruits de mer. Le Panorama buffet, sur le pont 9, propose des petits-déjeuners, déjeuners ou dîners sous forme de buffets. Enfin, le Restaurant Club, au pont 5, sert une cuisine traditionnelle à ses clients pour les trois repas de la journée également. Si vous souhaitez une cuisine plus rapide, vous pourrez opter pour la pizzeria, le bar à vin et caviar ou la pâtisserie. Trois bars sont présents dans le bateau. Croisiere pacifique princesse au petit. Le bar et club au pont 5, projette des films ou organise des parties de bingo. Sur le pont 9, vous dégusterez des cocktails de fruits frais au bar de la piscine.
Un monde select duquel vous ne voudrez sortir! Restaurants du bateau Pacific Princess
Les chefs qui officient à bord du Pacific Princess ont un but unique en tête: faire de votre croisière Princess une révélation culinaire! Ces artistes de la gastronomie s'attèlent à vous servir une cuisine raffinée dans le goût comme dans la présentation. Intronisée dans la Chaîne des Rôtisseurs, l'équipe Princess Cruises vous propose des menus créatifs et variés, préparés selon les spécialités des destinations. CroisiEurope : comment nous contacter | CroisiEurope. Le restaurant principal, le Club Restaurant, vous accueille avec des repas traditionnels aux mêmes heures chaque jour. Les restaurants de spécialités répondent au nombre de deux: le Sabatini's et le Sterling Steakhouse. Les réservations sont fortement recommandées dans ces établissements payants, très populaires. Bars du bateau Pacific Princess
Le caractère intimiste du Pacific Princess se ressent dans tous les espaces communs, notamment dans les bars du navire! Trois bars se trouvent à bord du bateau Princess: le bar du Club, le bar de la Piscine et le Bar du Piano.
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. Manipulation des données avec pandas accessories. 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. 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 1
replace([], df['C']()[0], inplace=True) print(df)
Remplir les données manquantes avec interpolate()
La fonction interpolate() utilise les valeurs existantes dans le DataFrame pour estimer les lignes manquantes. Exécutez le code suivant pour voir comment cela fonctionne:
Interpoler à rebours sur la colonne:
erpolate(method ='linear', limit_direction ='backward', inplace=True)
Interpoler en avant sur la colonne:
erpolate(method ='linear', limit_direction = 'forward', inplace=True)
Traitez les lignes manquantes avec précaution
Bien que nous n'ayons envisagé que le remplissage des données manquantes avec des valeurs par défaut comme les moyennes, le mode et d'autres méthodes, il existe d'autres techniques pour fixer les valeurs manquantes. Les data scientists, par exemple, suppriment parfois ces lignes manquantes, selon le cas. Chapitre 1 : Manipuler les données - Python site. En outre, il est essentiel de réfléchir de manière critique à votre stratégie avant de l'utiliser. Sinon, vous risquez d'obtenir des résultats d'analyse ou de prédiction indésirables.
Manipulation Des Données Avec Pandas Les
Cette méthode remplit chaque ligne manquante avec la valeur de la ligne supérieure la plus proche. On pourrait aussi l'appeler le forward-filling:
df. f
illna(method='ffill', inplace=True)
Remplissage des lignes manquantes avec des valeurs à l'aide de bfill
Ici, vous allez remplacer la méthode ffill mentionnée ci-dessus par bfill. Elle remplit chaque ligne manquante dans le DataFrame avec la valeur la plus proche en dessous. Celle-ci est appelée backward-filling:
(method='bfill', inplace=True)
La méthode replace()
Vous pouvez remplacer les valeurs Nan d'une colonne spécifique par la moyenne, la médiane, le mode ou toute autre valeur. Comment remplir les données manquantes à l'aide de Python pandas. Voyez comment cela fonctionne en remplaçant les lignes nulles d'une colonne nommée par sa moyenne, sa médiane ou son mode:
import pandas import numpy #ceci nécessite que vous ayez préalablement installé numpy
Remplacez les valeurs nulles par la moyenne:
df['A']. replace([], df[A](), inplace=True)
Remplacer la colonne A avec la médiane:
df['B']. replace([], df[B](), inplace=True)
Utilisez la valeur modale pour la colonne C:
df['C'].
Manipulation Des Données Avec Pandas Accessories
Ensuite, pour vérifier le résultat, nous utilisons la fonction d'impression. Afin de manipuler des séries temporelles, nous avons besoin d'un index datetime afin que dataframe soit indexé sur l'horodatage. Ici, nous ajoutons une nouvelle colonne supplémentaire dans pandas dataframe. Code n ° 4:
string_data = [ str (x) for x in range_date]
print (string_data[ 1: 11])
['2019-01-01 00:01:00', '2019-01-01 00:02:00', '2019-01-01 00:03:00', '2019-01-01 00:04: 00 ', ' 2019-01-01 00:05:00 ', ' 2019-01-01 00:06:00 ', ' 2019-01-01 00:07:00 ', ' 2019-01-01 00: 08:00 ', ' 2019-01-01 00:09:00 ', ' 2019-01-01 00:10:00 ']
Ce code utilise simplement les éléments de data_rng et est converti en chaîne et en raison du grand nombre de données, nous découpons les données et imprimons la liste des dix premières valeurs string_data. Manipulation des données avec pandas 1. En utilisant le for each loop in list, nous obtenons toutes les valeurs qui sont dans la série range_date. Lorsque nous utilisons date_range, nous devons toujours spécifier la date de début et de fin.
Un array correspond à un tableau de valeurs du même type. Les opérations mathématiques sont facilitées par un ensemble de fonctions accessibles dans le package numpy. Le site offre un large panorama des fonctionnalités de numpy. NB: L' alias np est très souvent utilisé pour désigner numpy
Petit rappel: en python, les indices commencent à zéro.
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. Introduction à Pandas. 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.