Le coup de cœur du moment
Fabrice Caro
Tu veux pas écrire un roman sérieux? Fabrice Caro qui sort un nouveau roman, c'est toujours une grande joie. Des rires assurés, tout en égratignant notre quotidien, nos habitudes - des sujets un peu sérieux sous couvert d'histoires drôles et décalées. Il s'agira pour Alan d'éviter les potentielles futures petites amies qu'on veut lui présenter, de surveiller la piscine du voisin pendant les vacances, et de trouver LE sujet de ce roman sérieux. Mon livre de couture. Un régal. Yann, libraire Decitre Ecully
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Mon Livre De Couture
Vous trouverez forcément le style qui vous convient et votre tenue préférée parmi tous les projets de couture proposés: blouses, robes, jupes, pantalons… Adoptez le look casual chic qui vous ressemble!
Ce n'est pas parce qu'on est à la maison dans le cadre du télétravail, pendant le weekend ou les vacances que l'on doit forcément porter un jogging / T-shirt pour se sentir à son aise! Je suis persuadée que l'on peut allier confort et féminité et c'est ce que je me suis appliquée à vous proposer dans ce projet! Mon livre de couture pdf. La présentation du projet à la maison d'édition
Une fois cette thématique trouvée, Mélanie a pris contact avec l es Editions MANGO afin de leur présenter le projet. Ils se sont rapidement montrés intéressés car à ce moment là, ils étaient à la recherche de nouveaux auteurs pour la rentrée de septembre 2021. Afin de proposer mes idées et ce projet, j'ai alors dû travailler sur un moodboard afin de présenter à Estelle, mon Editrice, des idées d'ambiances, de modèles, de matières, de couleurs… J'ai adoré faire ce travail de recherches et c'est comme cela que l'univers du livre s'est dessiné petit à petit. C'était en tout cas une première pour moi, je n'en avais jamais réalisé. Je me suis aidée de CANVA, qui permet, pour les novices comme moi, d'avoir quelque chose d'harmonieux et de présentable!
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.
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Pour commencer, nous pouvons utiliser la fonction isna() pour comprendre le nombre de valeurs manquantes que nous avons dans nos données. La fonctionnalité de base de cela examine chaque valeur de chaque ligne et colonne et renvoie True si elle est manquante et false si ce n'est pas le cas. On peut donc écrire une fonction qui renvoie la fraction des valeurs manquantes dans chaque colonne. (lambda x: sum(()/len(train)))
Dans cet ensemble de données, aucune valeur manquante n'est présente. Cependant, s'il y en avait, nous pourrions utiliser () pour remplacer par une autre valeur, ou nous pourrions utiliser () pour supprimer les lignes contenant les valeurs manquantes. Lorsque vous utilisez fillna(), vous disposez d'un certain nombre d'options. Vous pouvez remplacer par une valeur statique qui peut être une chaîne ou un nombre. Comment remplir les données manquantes à l'aide de Python pandas. Vous pouvez également remplacer par un calcul tel que la moyenne. Il est très probable que vous devrez utiliser une stratégie différente pour différentes colonnes en fonction des types de données et du volume de valeurs manquantes.
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De plus, si vous connaissez les types de données de quelques colonnes spécifiques, vous pouvez ajouter l'argument dtype = {'c1': str, 'c2': int, …} pour que le chargement soit plus rapide. Autre avantage de cet argument: si vous avez une colonne qui contient à la fois des chaînes de caractères et des chiffres, il est bon de déclarer que son type est une chaîne de caractères, afin de ne pas obtenir d'erreurs en essayant de fusionner des tableaux en utilisant cette colonne comme clé. Manipulation de DataFrames avec Pandas – Python – Acervo Lima. df = ad_csv('', usecols = ['c1', 'c2'], dtype = {'c1': str, 'c2': float}) 2. select_dtypes Si le pré-traitement des données doit être effectué en Python, la méthode select_dtypes vous fera gagner du temps. Après lecture dans un tableau, les types de données par défaut pour chaque colonne pourraient être bool, int64, float64, object, category, timedelta64, ou datetime64. Vous pouvez d'abord vérifier la répartition avec: () Cela permet de connaître tous les types de données possibles de votre DataFrame, puis vous tapez: lect_dtypes(include=['float64', 'int64']) afin de sélectionner un sous-DataFrame avec uniquement des caractéristiques numériques (avec float et int).
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Vous trouverez ci-dessous diverses opérations utilisées pour manipuler la trame de données:
Tout d'abord, importez la bibliothèque qui est utilisée dans la manipulation de données, c'est-à-dire les pandas, puis attribuez et lisez la trame de données:
# import module
import pandas as pd
# assign dataset
df = ad_csv("")
# display
print("Type-", type(df))
df
Sortir:
Nous pouvons lire la trame de données en utilisant également la fonction head() qui a un argument (n), c'est-à-dire le nombre de lignes à afficher. (10)
Compter les lignes et les colonnes dans DataFrame à l'aide de shape(). Il renvoie le non. Manipulation des données avec pandas read. de lignes et de colonnes enfermées dans un tuple. Résumé des statistiques de DataFrame à l'aide de la méthode describe(). scribe()
En supprimant les valeurs manquantes dans DataFrame, cela peut être fait en utilisant la méthode dropna(), elle supprime toutes les valeurs NaN dans le dataframe. ()
Un autre exemple est:
(axis=1)
Cela supprimera toutes les colonnes avec des valeurs manquantes.
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10. to_csv Là encore, c'est une méthode que tout le monde utilise. Je voudrais souligner deux astuces ici. La première est: print(df[:5]. to_csv()) Vous pouvez utiliser cette commande pour imprimer les cinq premières lignes de ce qui va être écrit exactement dans le fichier. Une autre astuce consiste à traiter les nombres entiers et les valeurs manquantes mélangés ensemble. Si une colonne contient à la fois des valeurs manquantes et des entiers, le type de données sera toujours float au lieu de int. Lorsque vous exportez le tableau, vous pouvez ajouter float_format='%. 0f' pour arrondir tous les floats aux entiers. Manipulation des données avec pandas are sooo cute. Utilisez cette astuce si vous ne voulez que des sorties d'entiers pour toutes les colonnes – vous vous débarrasserez de tous les «. 0 » gênants. Si vous avez aimé ces 10 astuces très utiles sur Python avec la bibliothèque Pandas, vous aimerez lire 12 techniques de manipulation de données. N'hésitez pas à partager un maximum sur les réseaux sociaux 🙂
Par exemple, si vous voulez arrondir la colonne 'c' en nombres entiers, faites round(df['c'], 0) ou df['c'](0) au lieu d'utiliser la fonction apply: (lambda x: round(x['c'], 0), axe = 1). 6. value_counts Il s'agit d'une méthode permettant de vérifier les distributions de valeurs. Par exemple, si vous souhaitez vérifier quelles sont les valeurs possibles et la fréquence de chaque valeur individuelle de la colonne 'c', vous pouvez taper: df['c']. value_counts() Il y a quelques astuces et arguments utiles: normalize = True: si vous souhaitez vérifier la fréquence au lieu du nombre de valeurs d'une colonne. dropna = False: si vous souhaitez aussi inclure les valeurs manquantes dans les statistiques. df['c']. 10 astuces Pandas qui rendront votre travail plus efficace. value_counts(). reset_index(): si vous souhaitez convertir le tableau des statistiques en un DataFrame pandas et le manipuler. sort_index(): montre les statistiques triées par valeurs distinctes dans la colonne 'c' au lieu du nombre de valeurs. 7. Nombre de valeurs manquantes Lorsque vous construisez des modèles, vous pouvez exclure la ligne comportant trop de valeurs manquantes ou encore les lignes comportant toutes les valeurs manquantes.
Si nous souhaitons créer une nouvelle colonne avec quelques autres colonnes en entrée, la fonction apply peut parfois être très utile. Manipulation des données avec pandas les. def rule(x, y):
if x == 'high' and y > 10:
return 1
else:
return 0
df = Frame({ 'c1':[ 'high', 'high', 'low', 'low'], 'c2': [0, 23, 17, 4]})
df['new'] = (lambda x: rule(x['c1'], x['c2']), axis = 1)
() Dans le code ci-dessus, nous définissons une fonction avec deux variables d'entrée, et nous utilisons la fonction apply pour l'appliquer aux colonnes 'c1' et 'c2'. Mais le problème de la méthode apply c'est qu'elle est parfois trop lente. Si vous souhaitez calculer le maximum de deux colonnes 'c1' et 'c2', vous pouvez bien sûr utiliser apply de cette façon: df['maximum'] = (lambda x: max(x['c1'], x['c2']), axis = 1) Mais dans ce cas, ce sera plus rapide en utilisant directement la méthode max() comme cela: df['maximum'] = df[['c1', 'c2']](axis =1) Astuce: N'utilisez pas apply si vous pouvez faire le même travail avec d'autres fonctions intégrées (elles sont souvent plus rapides).